"RL环境"公司的价值主张是什么？[D]

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摘要

一场 Hacker News 讨论，质疑那些构建RL环境并将其出售给 Anthropic、OpenAI 等前沿实验室的初创公司的价值主张，以及这些公司为何不自己训练模型。

最近我不断收到那些构建RL环境并向 Anthropic、OAI 等前沿实验室出售的公司的联系。我实在不太理解这些公司为什么存在、又是如何运作的。假设你以某种方式创建了一个其他模型都无法很好完成的环境。你的第二个标准是这个环境适合 RLVR（可验证奖励的强化学习），也许你对数据集中的每个样本都有某种梯度信息指标。因此，你必须向你想要销售的实验室证明：1）他们的模型目前无法完成这项任务，2）这项任务可以通过强化学习来解决。到了这个地步，你为什么不直接去找一家 VC（这些公司大多数本身就是已经获得大量融资的初创公司），向他们展示 scaling law 加上你现有的 RL 环境，然后筹集资金自己训练模型呢？我们已经看到开源模型往往落后前沿模型大约3个月左右，这在某种程度上意味着前沿的进步主要来自于新的 RL 环境之类的东西（或者蒸馏方法真的很好）。我目前的假设是，大模型的预训练/架构/基础设施在如今已经变得容易多了，但也许事实并非如此？我想对我这个问题的回答可能是：1）我对预训练和基础设施难度的假设完全错误（根据我在行业的经验，它确实似乎容易多了），2）实际上收集所有这些历史上的 RL 环境仍然很难，只有某些实验室拥有全部资源，或者 3）所有这些公司现在或者最终都会自己训练模型？
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