當模型產生聽起來合理但事實上不正確的輸出時，會引發一個根本性問題：RLHF的懲罰是否真的能覆蓋我們試圖保留的核心解釋結構？真正的難題可能在於我們是否在追求錯誤的優化目標。因此，這裡的實務角度是——在當前的訓練範式下，維持腳手架完整性的損失函數是否真的可行，還是我們正面臨尚未充分認識的硬性約束？在進一步擴展之前，值得仔細思考其運作機制。