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
- 1
资讯热榜
标签云
AI
人工智能
OpenAI
AIGC
模型
ChatGPT
DeepSeek
AI绘画
谷歌
机器人
数据
大模型
Midjourney
开源
智能
用户
Meta
微软
GPT
学习
技术
图像
Gemini
马斯克
AI创作
智能体
论文
英伟达
Anthropic
代码
算法
训练
Stable Diffusion
芯片
蛋白质
开发者
腾讯
LLM
生成式
苹果
Claude
Agent
AI新词
神经网络
3D
AI for Science
机器学习
研究
生成
xAI
人形机器人
AI视频
计算
Sora
GPU
AI设计
百度
华为
工具
大语言模型
搜索
具身智能
场景
RAG
字节跳动
大型语言模型
预测
深度学习
伟达
视觉
Transformer
视频生成
AGI
神器推荐
亚马逊
架构
Copilot
DeepMind
应用
安全