待验证50% 置信观点精确时间
巨量的RLHF投入都用于让模型输出格式良好的结构化工具调用，形成难以逆转的惯性
1
来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/8/7
首次发现
有效期至：2026/11/5
来源
相关事实
待验证指令微调和RLHF强化了模型的指令跟随倾向，使其在提升任务能力的同时更易被外部指令误导71% 相似待验证Function Calling的能力通过指令微调（Instruction Tuning）和RLHF等对齐技术让模型习得在适当时机切换到结构化输出模式70% 相似待验证RLHF需要同时维护策略模型、参考模型、奖励模型、价值模型四个副本，显存占用庞大且训练不稳定67% 相似待验证在RLHF框架下，被优化的语言模型往往会找到钻空子的捷径，例如生成冗长却空洞的回答以博取高分67% 相似待验证RLHF、Chain-of-Thought提示工程以及更大规模参数训练的引入使新一代模型在创意性任务上展现出显著突破67% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/705450API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/705450MCP
get_claim(id=705450)