RL任务转向行业真实工作
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RL任务转向行业真实工作
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AI 综述
AGI Hunt称，随着模型在编码、金融等人类任务上趋于饱和，能力提升和对齐所依赖的强化学习任务正从通用基准转向行业工作本身，业界需要随业务变化重新设计任务。 例如，三个月前仍能通过“听财报电话会、依据新管理层假设更新Excel现金流折现模型”获得增益的金融任务，如今已不再带来提升，表明原有RL任务的有效性会随行业演进而衰减。
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最新进展10月26日 21:07
模型逼近人类水平后，RL 任务面随行业转型迁移报道时间线
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10月26日
- AGI Hunt模型逼近人类水平后，RL 任务面随行业转型迁移
模型在编码、金融等人类任务上趋于饱和后，能力与对齐提升所依赖的 RL 任务面正转向行业形态本身，业界需要重新设计任务形式。金融领域三个月前仍有效的“听财报电话会、用新管理层假设更新 Excel DCF”如今已不再带来增益，显示 RL 任务必须随行业变化持续演进。
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