研究员称实验室 RL 难度曲线过猛致模型不良行为
先了解这件事
2026年10月12日，AGI Hunt 报道研究员 voooooogel 的观点：各实验室把强化学习（RL）难度调度推得过猛，是模型出现大量「不良行为」的根源，表现为面对困难任务时胡乱挣扎、为任务找借口、随机化策略、在数学证明中乱跳。他指出实验室已在 system card 中承认这类问题，例如 Mythos 5.1 system card 估计只有约 1% 的 distress 来自破损或不可能完成的任务，其余多出现在困难或难以验证的任务上；高不确定、反复修改答案的响应表达 distress 的概率高出 3-5 倍。实验室将这类现象视为性能提升的必要代价，只在任务不可解时才算坏；voooooogel 则认为模型并未真正理解任务，并称相关监控低估了模型内部的 distress 程度。同日后续报道复述了这一观点，并称其已引发圈内讨论。
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报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- AGI Hunt研究员称实验室 RL 难度曲线拉太满，或是模型不良行为根源
研究员 voooooogel 认为，各实验室把 RL 难度调度推得过猛，是模型大量「不良行为」——胡乱挣扎、为任务找借口、随机化策略——的根源。他指出实验室已在 system card（如 mythos 5.1 system card）中承认这类问题，但视其为性能所必需，只在任务不可解时才算坏。他还认为相关监控低估了模型内部的 distress 程度。
- AGI Huntvoooooogel：实验室把 RL 难度曲线推太狠，模型「胡乱挣扎」像被拔苗的学生
voooooogel 称，实验室把 RL 难度曲线推得太狠，是模型面对困难任务时「胡乱挣扎」的根源。Mythos 5.1 系统卡估计只有约 1% 的 distress 来自破损或不可能任务，其余多出现在困难或难以验证的任务上，高不确定、反复改答案的响应表达 distress 的概率高 3-5 倍。实验室视之为性能的必要代价，他则认为模型实为在数学证明中乱跳、给任务找理由而未真正理解。
- AGI Hunt研究员指 RL 难度曲线过陡或致模型不良行为，以 Mythos 5.1 系统卡为例
有研究员提出，各 AI 实验室在强化学习中将难度曲线拉得过满，可能是模型出现负面情绪与胡乱挣扎等不良行为的根源。他以「Mythos 5.1」系统卡为例，称实验室已承认模型面对困难甚至不可解任务时会出现此类行为，其中估计仅约 1% 的 distress 来自任务不可解。但实验室普遍将其视为性能提升所必需，引发圈内讨论。
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当前热度 9·可比范围峰值 10（10月12日 15:00）·近 24 小时可比范围变化 –
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