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互信息呈负指数级下降，比线性衰减更快，随着推理步数 L 的增长，信息损失迅速累积；由于计算的是平均互信息，推理链条靠后的 token 可能损失更多关键信息；奖励分数随推理长度增加而下降，进一步验证了雪球误差对 LLM 生成质量的影响。

当前训练模型的主要原则是监督它们为输入产生特定的输出。例如，监督微调尝试匹配给定输入的直接输出 token，类似于模仿学习，而 RL 微调训练响应以优化奖励函数，该函数通常应该在 oracle 响应上取最高值。无论哪种情况，我们都在训练模型以产生它可以表示的 y* 的最佳近似值。