主要观点：验证的不对称性是指一些任务验证比解决容易得多，强化学习中这一概念正变得重要，通过多个例子阐述了验证不对称性的存在，包括不同类型任务的验证难易程度差异，还提到可通过预加载任务研究来改善验证不对称性，以及验证者法则（训练 AI 解决任务的难易程度与任务的可验证性成正比），以 AlphaEvolve 为例说明利用验证不对称性进行创新，最后探讨了其带来的影响。
关键信息：

• 验证不对称性在多个领域存在，如 Sudoku、写 Instagram 代码等。
• 可通过有答案钥匙或测试用例等改善验证不对称性。
• 验证者法则包括客观真理、快速验证等五个属性。
• AlphaEvolve 利用验证不对称性取得创新成果。
  重要细节：
• 有些任务近于验证对称，如某些数学问题和数据处理程序。
• 也有任务验证比提出解决方案更久，如事实核查论文中的陈述。
• 大多数过去十年的流行基准符合验证者法则的前四个属性。
• AlphaEvolve 可视为猜测和检查的巧妙实例，专注于解决单个问题。