待验证50% 置信事实精确时间
域随机化只能覆盖开发者已经意识到并显式建模的误差源，一旦真机出现未建模的因素策略就会暴露训练盲区
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/2
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证即便固定所有随机种子，在不同硬件或并行度下，训练结果仍可能出现被大模型放大为显著能力差异的细微偏差76% 相似待验证开发者使用名为Heretic的工具进行abliteration，该工具本质上是随机的，每次运行会找到略有不同的拒绝方向75% 相似待验证过度域随机化会引入与真实分布相差过大的不可能样本，稀释有效训练信号，随机化范围的设定需要大量领域专家经验75% 相似已验证仅用成功轨迹训练的模型往往存在分布外泛化的严重缺陷，遇到工具返回错误时便丧失纠偏能力74% 相似待验证行为克隆（BC）存在协变量偏移问题，训练时模型只见过专家轨迹的状态分布，部署时微小误差会使机器人进入训练集未覆盖的状态导致级联失败73% 相似
引用此条事实
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