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晒单有“金”喜，在 Gate 广场晒单晒图，瓜分 $10,000！
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当模型生成听起来合理但事实不正确的输出时，提出了一个根本性的问题：RLHF的惩罚是否真的能够覆盖我们试图保持的核心解释结构？这里真正的难题可能在于我们是否在追逐错误的优化目标。因此，实际的角度是——在当前的训练范式下，保持骨架完整性的损失函数是否真正可行，还是我们遇到了尚未充分认识到的硬性约束？在进一步扩展之前，值得仔细思考其机制。