突破后训练瓶颈？Meta超级智能实验室力作：CaT解决RL监督难题
在 AI 领域，大家通常采取后训练方式来让模型获取专项技能。然而后训练一般依赖带有标注参考的监督微调，或通过可验证的程序化检查器提供奖励。
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突破后训练瓶颈？Meta超级智能实验室又一力作：CaT解决RL监督难题
这就带来一些问题，目前许多有价值的任务可能同时缺乏这两种资源。例如在不可验证的场景中（临床、自由对话和创意写作），可能存在多个有效答案，确定性规则检查难以实施。
在 AI 领域，大家通常采取后训练方式来让模型获取专项技能。然而后训练一般依赖带有标注参考的监督微调，或通过可验证的程序化检查器提供奖励。
这就带来一些问题，目前许多有价值的任务可能同时缺乏这两种资源。例如在不可验证的场景中（临床、自由对话和创意写作），可能存在多个有效答案，确定性规则检查难以实施。