原文摘要

本文主要介绍我对当前大模型对齐框架的反思及其改进思路，最终的目标是实现一个对人力标注依赖很小，能够自我进化的对齐模型。

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进一步信息揣测

• 大模型对齐的人力成本陷阱：当前SFT+RM+DPO/PPO技术路线高度依赖人工标注的偏好数据，但文章暗示这种统一标准的数据收集方式会限制模型个性化能力，且持续标注成本极高，可能成为技术瓶颈。
• 行业未公开的模型进化矛盾：主流框架追求输出标准化（如固定回复格式），但实际用户需求是动态的（如"千题千面"），这种矛盾导致模型显得"呆板"，而内部团队可能因KPI压力优先优化评测指标而非真实用户体验。
• 智能体与基础模型的割裂内幕：文章指出智能体（如O1）与普通模型未能统一是技术遗憾，暗示行业存在架构设计缺陷——可能因不同团队分工或技术路径依赖导致，而非纯粹的技术不可行性。
• 模型个性化未被重视的真相：用户期待的"记住偏好"功能（如自动省略代码解释）需要长期记忆机制，但当前对齐框架普遍缺乏，或因数据隐私、算力成本等隐性限制被刻意回避。
• CoT技术的隐藏缺陷：Chain-of-Thought（CoT）被过度标准化应用，导致简单问题也强制分步解答，反映模型缺乏动态推理能力——这可能源于RLHF阶段奖励模型对复杂回答的偏好偏差。
• 自我进化模型的未公开路径：作者提出的"低人力依赖自我进化"方案可能涉及强化学习中的自动奖励机制（如用户停留时间作为反馈信号），这类方法因数据获取敏感，较少在公开论文中讨论细节。
• 行业评测标准的潜规则：统一评测数据集可能掩盖真实场景需求（如偏好多样性），因企业需展示稳定指标以获取融资/合作，导致模型优化方向与用户需求脱节。