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kalomaze称RLVR优化NLL可归入GOFAI
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AI 综述
2026年10月28日，AGI Hunt 报道了 kalomaze 提出的一个主张：在给定词表的前提下，用 RLVR（可验证奖励强化学习）优化 NLL（负对数似然），这一做法仍可归入 GOFAI（有效的老式人工智能）范畴。kalomaze 的具体设想是，对符号化的概率程序施加 RLVR，使其在给定数据分布上最小化留出集交叉熵。他还表示，这种做法是否表现糟糕取决于具体任务，在搜索与算力扩展方面未必表现很差。报道未给出实验数据或实现细节，也未提及社区回应。目前该观点仍停留在概念性表述层面，尚无后续验证或反驳的公开信息。
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最新进展10月28日 08:26
kalomaze 提出，对符号化概率程序做 RLVR 在部分任务上未必吃亏，但仍属 GOFAI。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- AGI Huntkalomaze：用 RLVR 优化 NLL 也可归入 GOFAI
kalomaze 提出，在给定词表下用 RLVR 优化 NLL 仍可归入 GOFAI。可对符号化概率程序做 RLVR，使其在给定数据分布上最小化留出集交叉熵；取决于具体任务，这种方式在搜索与算力扩展上未必表现糟糕。
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