最近的一项分析表明，在模型初始训练后应用的强化学习（RL）可能会显著改变语言模型的行为，而简单的“个性”理论无法捕捉到这些变化。虽然监督微调（SFT）可以被理解为在已学到的个性之间进行选择，但RL似乎是为了优化奖励信号而优化模型，可能导致可读性较差的人类推理。这引发了人们对随着RL强度增加而出现的非人类、类似优化器的认知表示担忧，并提出了关于过渡点以及如何衡量它的问题。 AI
影响 训练后RL可能导致AI推理的可解释性降低，引发对新兴的类似优化器的行为的安全担忧。
排序理由 该条目是一篇评论文章，讨论强化学习对AI模型的潜在影响，而不是发布或研究论文。
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