据Andrej Karpathy (@karpathy) 在推特（2025年10月9日）发布的信息，目前大型语言模型（LLM）在强化学习（RL）过程中，对异常错误表现出过度谨慎。这源于RLHF（人类反馈强化学习）对异常输出的惩罚，导致模型在开发者场景下缺乏灵活性。对AI行业来说，这揭示了优化RLHF奖励机制的市场机会，即在保证模型可靠性的同时，提升其对异常处理的支持能力。对于开发LLM应用和企业级开发者工具的公司来说，构建更友好异常处理的AI系统有助于提升产品易用性并增强开发者信任。