整合人类偏好与可验证正确性信号的可靠奖励系统 查看图片 //-20250302063953

整合人类偏好与可验证正确性信号的可靠奖励系统 查看图片 // @爱可可-爱生活 :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。