待验证50% 置信观点精确时间
对齐的局限在于它是一种“分布内”保证：训练数据与优化目标覆盖到的行为可以被塑造，但部署时用户输入、工具环境与任务组合构成的开放行为空间远超训练覆盖范围。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/29
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
已验证行为克隆存在分布偏移（Distribution Shift）问题：训练时策略只接触专家轨迹覆盖的状态分布，部署时微小偏差累积会使实际访问的状态分布逐渐偏离训练分布78% 相似待验证论文探索了数据自由训练的两种实现路径：重要性加权版本在训练全程提供一致的目标；无加权变体定义了自洽的定点训练方案。76% 相似已验证开源权重意味着他人可以直接加载使用或微调，但不包含训练数据、训练方法和分布式训练框架。76% 相似待验证Dedicated Training API 通常意味着资源隔离、可控的算力配置以及更稳定的训练环境74% 相似待验证域适应（Domain Adaptation）的核心目标是让在源域上训练的模型能够良好泛化到分布不同的目标域74% 相似
引用此条事实
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