SFT记忆，RL泛化：基础模型后训练的物理逻辑解析

🎯 核心发现与物理类比

SFT (监督微调) 如同晶体结构：倾向于形成固定模式，记忆特定配置，但在新环境下难以适应

RL (强化学习) 如同流体动力学：能够根据环境反馈动态调整，形成普适性规律

🔬 核心洞察：这项研究揭示了AI训练中的一个基本物理原理—— 记忆与泛化之间的本质权衡。SFT像固体的记忆效应，而RL像液体的适应性流动。

⚖️ SFT vs RL：记忆与泛化的对比

🧪 实验设计：双任务验证体系

🎮 GeneralPoints环境：基于Points24的算术推理卡牌游戏

目标：使用四张卡牌 [a, b, c, d] 构造等式 = 24
规则变体：J, Q, K → {10, 10, 10} vs {11, 12, 13}

🗺️ V-IRL环境：现实世界视觉导航任务

目标：根据文本指令和视觉观察导航到目标位置
动作空间：绝对方向 vs 相对方向

📊 验证步数的关键作用

研究发现，验证迭代次数对RL的泛化能力有显著影响，这类似于物理系统中的多次测量提高精度的原理。

🔄 验证步数效应：

👁️ RL对视觉能力的意外提升

RL训练不仅提升了推理能力，还意外改善了视觉识别准确率，这类似于物理系统中的"耦合效应"——一个子系统的优化带动整体性能提升。

🎯 视觉识别提升机制：

RL训练 → 结果导向奖励 → 视觉-推理耦合优化 → 识别能力提升

🚀 实践意义与未来展望

💡 核心启示：

基于信息论和统计力学原理，我们可以预测：未来的AI训练将更多采用 "相变"式的多阶段训练，每个阶段对应不同的学习物理机制。

训练效果公式化表达：
泛化能力 = f(初始知识结构, 环境反馈质量, 验证迭代深度)
其中 f 遵循信息熵最大化原理

🎯 结论：记忆与泛化的智慧平衡

这项研究从物理学视角揭示了AI训练的深层规律：

🧬 核心洞察： SFT和RL代表了学习系统中两种基本的信息处理模式—— 记忆固化与适应进化。最优的AI系统需要在这两种模式间找到动态平衡，就像自然界中结构稳定性与功能灵活性的精妙平衡。

🌊 展望未来：下一代AI训练方法可能借鉴量子系统的叠加态原理，同时保持记忆的确定性和泛化的概率性，实现真正的"智能涌现"。