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The Policy Cliff

研究者警告:强化学习暗藏「策略悬崖」危机,AI对齐的根本性挑战浮现

本文作者为徐兴成博士,任上海人工智能实验室青年研究员,北京大学与英国牛津大学联合培养数学博士,上海市启明星项目(扬帆专项)获得者。 研究方向:大模型后训练、强化学习与基础理论研究。 强化学习(RL)是锻造当今顶尖大模型(如 OpenAI o 系列、DeepSeek-R1、Gemini 2.5、Grok 4、GPT-5)推理能力与对齐的核心 “武器”,但它也像一把双刃剑,常常导致模型行为脆弱、风格突变,甚至出现 “欺骗性对齐”、“失控” 等危险倾向。
8/13/2025 1:01:00 PM
机器之心
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