本文创新性地提出了 Agentic Reward Modeling 框架，通过集成人类偏好奖励与可验证的正确性信号，显著提升了奖励系统的可靠性，并通过 REWARDAGENT 的实证研究，展示了其在改进 LLM 训练和推理性能方面的有效性，突破了传统奖励模型依赖主观偏好和易受偏差影响的局限，为构建更可靠、更值得信赖的 LLM 奖励系统开辟了新路径。
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专栏名称: 爱可可-爱生活
| 知名互联网资讯博主 北邮PRIS模式识别实验室陈老师 |
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