模型为何总在难任务上掉链子:缺的东西难以描述,实验室也就建不出 RL 环境
sebpaquet · x · 2026-11-16
sebpaquet 引用一条关于模型能力的观察:模型在某些方面持续进步,但在很多「难以言说的软技能」上依然很差——正因为这种缺失难以描述,实验室才无法为它构建对应的 RL 训练环境。
原帖作者还提到,在最复杂、最深度的任务里,Fable 5.2 仍缺乏根本性理解,一旦真正深入任务细节就会明显吃力,体验「令人非常沮丧」。
「漫话AGI」频道最新
- 论文：社会越富足，零和地位竞争越主导，市场反而能化解 — paulnovosad · 2026-11-16
- RSI 已成空洞热词，应改谈能力指数与研发全自动 — maksym_andr · 2026-11-16
- AI 大 V 的立场或藏利益绑定，盈利与开源之争待审视 — code_star · 2026-11-16
- Cal.com 创始人：本地常驻系统级 AI 助手可能不远了 — zeeg · 2026-11-16
- 宇宙等了数十亿年，结果猿人们在吵机器该不该思考 — VraserX · 2026-11-16
- ASI 是黑箱：我们对「超级智能能做什么」几乎无法推知 — zetalyrae · 2026-11-16