Spectral and Subspace Dynamics of LoRA: Why Reinforcement Learning Demands Different Optimization Than SFT
LoRA 的谱与子空间动力学:为什么强化学习需要与 SFT 截然不同的优化策略
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基准即软件:Terminal-Bench 2.1 与大模型智能体评测的“技术债”危机
Even carefully validated coding benchmarks decay rapidly as frontier models discover valid solutions that rigid verifiers reject. Stanford researchers Christopher Ré, Scott Linderman, and team audit Terminal-Bench 2.0, identifying defects in roughly 30% of tasks. Releasing Terminal-Bench 2.1, the authors reveal that repaired tasks shift agent accuracy by over 10 percentage points and leaderboard ranks by up to three positions, while demonstrating that wall-clock timeouts artificially create massive 20-30pp harness gaps.
LoRA 的谱与子空间动力学:为什么强化学习需要与 SFT 截然不同的优化策略
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