成果显示，RLCF 是独一正在全数测试中均取得提拔的方案：清单的生成过程也颇具特色。团队操纵更大规模的 Qwen2.5-72B-Instruct 模子，报道称苹果研究人员正在最新论文中提出“基于清单反馈的强化进修”（RLCF）方式，连系既有研究方式，科技 9to5Mac 昨日（8 月 25 日）发布博文，大模子对候选回覆逐项打分，苹果研究者也坦言该方式存正在局限。因而不克不及替代平安性评估取调优。其次，它依赖更强模子做为评判者，RLCF 专注于提拔复杂指令施行能力，对于其他使命类型，分析加权后做为小模子的锻炼励信号。

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