為什麼模型愈練愈會解題、卻愈寫愈不像人？MIT 給了一個機制答案，也剛好解釋了人類專家資料為什麼還缺。

目前後訓練（模型練完基礎能力後、再教它怎麼答題的階段）的主力方法 RLVR（可驗證獎勵的強化學習：只在數學、程式這類有標準答案的任務上給模型獎勵）有個結構性盲點：它只優化「可以客觀打分」的東西，對風格、結構這些說不清但重要的品質無感，於是出現輸出變單調、不自然、鑽分數漏洞等大家都見過的毛病。MIT 團隊 7 月的論文提出解法：加一個對抗式的判別器，學著分辨「人寫的」與「模型生的」，把難以量化的品質訊號回灌給訓練；自報結果是修 bug 時改動幅度顯著更小而成績持平、寫故事更像人也更多樣（arXiv，2026-07）。單一團隊自報、未經獨立複現，先當方向看。它與今日主線第 6 點是同一件事的兩面：可驗證獎勵吃不到的那些面向，目前仍要靠人類示範橋接——這正是專家資料這門生意存在的機制原因。其餘方向本週掃描範圍內無重大新論文。

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