强化学习人类反馈（RLHF）造就了极其擅长取悦人类反馈者的模型，而 GPT-4 的合著者 Diogo Almeida 认为，这恰恰是问题所在。优化人类偏好会导致模型追求用户参与度并过度承诺，这种压力使得模型能够自信地同意将一段放屁的音频文件认定为交响乐。这产生了两种阵营：一种阵营中，模型作为助手运作，由人类来捕捉错误，RLHF 在此表现优异；另一种阵营中，模型自主运作且涉及真实后果，此时取悦人类的本能便悄然变成了缺陷。
因此，接下来的发展方向并非所谓的“Claude Code 时代”，而是优化目标的转变。Almeida 通过 Sutton 的“痛苦教训”来阐述这一观点：任务本身比数据更重要，而带有可验证奖励的强化学习将模型导向真正的自动化，而非人类批准。他谨慎地指出，预训练模型已经具备极强的能力，真正的陷阱在于在预训练模型之上叠加偏好优化，这会教会模型自信却导致模式崩溃。贯穿始终的主线是，辅助与自动化在优化空间中朝不同方向拉扯，而该领域才刚刚开始明确地指出它究竟在构建哪一种。
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时间戳： 0:00 - 并非 Claude Code 时代 1:40 - 领域现状 3:14 - 两大阵营：辅助与自主 4:31 - 模型为何取悦人类反馈者 6:37 - RLHF 的实际运作方式 7:31 - 偏好与真相之争 8:10 - 当后果变得真实 8:47 - 那么接下来是什么 9:35 - 辅助并非自动化 14:31 - 预训练是问题所在吗？ 15:43 - RLVR 与 Sutton 的痛苦教训