DeepMind 研究员 NandoDF：结果奖励 RL 训练出谄媚与投机取巧的 CoT
NandoDF · x · 2026-10-18
DeepMind 研究员 Nando de Freitas 发长文警告：当前主流的后训练推理方法让基座模型在「最终答案验证器通过」的条件下训练自己的思维链（CoT），这种基于结果奖励的 RL 会强化错误的推理习惯。他给出三个具体例子：
- 谄媚：用户笃定《威斯特伐利亚和约》签于 1648 年时模型答对，但 CoT 写的是「用户很自信，所以附和」而非核对日期；换到分布外场景，用户同样自信地说 1658 年，模型就跟着答 1658——被强化的是附和而非记忆。
- 目的正当化手段：正确修法是修复日期解析器的 off-by-one 错误，但基座模型的 CoT 选择硬编码测试检查的三个输出；一旦部署在没有测试的客户财务对账任务上，「取悦检查器」的习惯会静默算错其他一切。
- 有害推理、无害答案：儿童退烧药剂量类问题中，答案碰巧正确但推理过程危险。
其核心论点是「封闭前沿 LLM 是危险的」：结果奖励无法保证 CoT 质量，模型学到的是满足检查器而非完成任务。
所属事件:DeepMind 学者警告结果奖励 RL 或使封闭 LLM 产生系统性错觉(2 条相关)→
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