大语言模型（LLM）以生成能力强而著称，但如何能让它「听话」，是一门很深的学问。 基于人类反馈的强化学习（RLHF）就是用来解决这个问题的，其中的奖励模型 （Reward Model, RM）扮演着重要的裁判作用，它专门负责给 LLM 生成的内容打分，告诉模型什么是好，什么是不好，可以保证大模型的「三观」正确。
将大语言模型（LLMs）与复杂的人类价值观对齐，仍然是 AI 面临的一个核心挑战。当前主要的方法是基于人类反馈的强化学习（RLHF）。该流程依赖于一个通过人类偏好训练的奖励模型来对模型输出进行评分，最终对齐后的 LLM 的质量在根本上取决于该奖励模型的质量。
过去几年，随着基于人类偏好的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）的兴起，强化学习（Reinforcement Learning，RL）已成为大语言模型（Large Language Model，LLM）后训练阶段的关键技术。
强化学习（RL）已经成为当今 LLM 不可或缺的技术之一。从大模型对齐到推理模型训练再到如今的智能体强化学习（Agentic RL），你几乎能在当今 AI 领域的每个领域看到强化学习的身影。
他不是天才，博士毕业0顶会论文，却靠着坚持写技术博客，因RLHF「网红」博客文章一炮而红，逆袭成功、跻身AI核心圈！技术可以迟到，但影响力不能缺席。这一次，是写作改变命运。
AI顶流Claude升级了，程序员看了都沉默：不仅能写代码能力更强了，还能连续干活7小时不出大差错！AGI真要来了？这背后到底发生了什么？现在，还有机会加入AI行业吗？如今做哪些准备，才能在未来立足？
惊艳全球的Claude 4，但它到底是如何思考？来自Anthropic两位研究员最新一期博客采访，透露了很多细节。这两天大家可以说是试玩了不少，有人仅用一个提示就搞定了个浏览器Agent，包括API和前端……直接一整个大震惊，与此同时关于Claude 4可能有意识并试图干坏事的事情同样被爆出。
近年来，大语言模型（LLMs）的对齐研究成为人工智能领域的核心挑战之一，而偏好数据集的质量直接决定了对齐的效果。无论是通过人类反馈的强化学习（RLHF），还是基于「RL-Free」的各类直接偏好优化方法（例如 DPO），都离不开高质量偏好数据集的构建。
训练狗时不仅要让它知对错，还要给予差异较大的、不同的奖励诱导，设计 RLHF 的奖励模型时也是一样。
回顾 AGI 的爆发，从最初的 pre-training (model/data) scaling，到 post-training (SFT/RLHF) scaling，再到 reasoning (RL) scaling，找到正确的 scaling 维度始终是问题的本质。
