新论文用逆强化学习从示范中提取可审计对齐奖励
nagpalchirag · x · 2026-07-29
- 论文指出，现有对齐方法没有充分利用专家示范：SFT 只是逐 token 模仿，RLHF/DPO 又依赖昂贵的偏好对或验证器。
- 作者提出 PARED（Projected Alignment Reward Estimated from Demonstrations）：用一个轻量判别器，在少量响应级特征上，从示范数据里恢复一个显式奖励函数。
- 这个奖励被设计成可审计、可复用、可检查，而且不需要任务特定的偏好标注。
- 论文实验显示，PARED 可用于 推理时重排序 和 对抗式 on-policy RL，并且在标准 SFT 之后继续优化还能带来额外收益。
- 文章还展示了 上下文对齐：同一个策略可以按不同受众的偏好进行定制；可用特征既可以是长度、风格，也可以加入 AI feedback。
所属事件:新研究提出 PARED 从示范中提取可审计对齐奖励(3 条相关)→
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