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Nathan Lambert 谈 RL 数据质量与评估科学
AI 研究者 Nathan Lambert 在 X 上指出，数据产业近年快速发展，但净产出质量仍然过低，会放大 reward hacking 等行为。他正在研究可扩展的方法，为强化学习生成样本高效的数据。他认为需要推进评估科学的前沿，并针对具有明确经济价值的领域构建专门基准。Lambert 表示正在为 Mercor 提供研究方向的建议，并预计前沿实验室将在开放推理、开放后训练和数据方面加大投入。
当前结论
Nathan Lambert 聊了 RL 训练数据为什么质量差、怎么用评估基准来倒逼数据质量，还提到他在给 Mercor 做顾问。做后训练或数据标注的可以看看他的思路。
2 个信源73° AI 热度最后更新 2026/10/10 16:07:21
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