近年来, 大语言模型 (LLM) 在数学、编程等 "有标准答案" 的任务上取得了突破性进展, 这背后离不开 "可验证奖励" (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards, RLVR) 技术的加持。RLVR 依赖于参考信号, 即通过客观标准答案来验证模型响应的可靠性。这种方法在具有明确定义 ...

这对完美主义者来说简直是酷刑。因为「差点意思」比「完全错误」更难受。完全错误你可以直接重写；差点意思你就得花一小时去微调。修补别人的烂代码（尤其是这种没品位、没上下文的机器代码）是极其令人沮丧的。