Trực tiếp kiểm tra hành vi trong quá trình huấn luyện: Gần đây, dòng Claude đã áp dụng phương pháp đánh giá căn chỉnh theo thời gian thực ngay trong khi huấn luyện. Quá trình này có thể phát hiện và sửa chữa các chiến lược sai lệch của tác nhân khi chúng theo đuổi các mục tiêu dài hạn.
Học hậu kỳ không chỉ là học từ sở thích của con người: Theo các tài liệu công khai, Claude sử dụng kết hợp Hiến pháp (Constitution), phản hồi từ con người, phản hồi từ AI và các bộ phân loại an toàn. Đặc biệt, thay vì chỉ ép buộc thuộc lòng danh sách 'những điều không được làm', phương pháp này hướng đến việc dạy cho mô hình các nguyên tắc về lý do tại sao một hành động nào đó là đúng đắn.
Cảm nhận về sự 'khác biệt đẳng cấp' rất có thể đến từ sự kết hợp đồng thời của: ① Một mô hình nền tảng mạnh hơn, ② Huấn luyện chuyên biệt cho tác nhân dài hạn, ③ Ngữ cảnh lớn hơn, ④ Sử dụng công cụ và tự kiểm chứng, và ⑤ Học hậu kỳ cải tiến. Tuy nhiên, các chi tiết kỹ thuật cốt lõi như kiến trúc MoE, số tham số, cấu trúc dữ liệu hay thuật toán học tăng cường vẫn chưa được công bố, nên mọi thứ ngoài những điểm trên chỉ là suy đoán.