模型逼近人类水平后，RL 任务面正随行业转型而迁移
nirmal_dist · x · 2026-10-26
作者指出，随着模型在人类工作上趋于饱和，能力与对齐增益的「任务面」也随之转移到行业形态本身。以金融为例：三个月前还算是好任务的「听财报电话会、用新管理层假设更新 Excel DCF」模型已做得很好，基金经理转而要实时更新的 dashboard。新的任务面包括：
- 能否把财报电话会提炼成驱动股价的 3 个关键数据点，让 PM 比对手更快决策；
- 能否生成符合本机构风格的交互式 dashboard；
- 能否利用历史交易轨迹和记忆，理解 PM 过去如何操作这只股票。
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