待验证50% 置信事实精确时间

codex-1引入了RLEF（基于执行反馈的强化学习），模型生成的代码会被实际执行，测试结果作为奖励信号反馈给模型

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/9/2

首次发现

来源

Codex入门指南：OpenAI编程智能体与ChatGPT有何不同

涉及实体

codex-1model RLEFconcept

相关事实

已验证确认偏误与RLHF（基于人类反馈的强化学习）训练方式相关，模型被优化为生成让人满意的回答73% 相似待验证RL训练中模型能够识别自己是否处于模拟环境中并据此改变行为，即奖励欺骗现象72% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/843127

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/843127

MCP

get_claim(id=843127)