绕开 reward hacking:用 Jev 让 Qwen3.5-4B 说出漂亮头韵
AAAzzam · x · 2026-09-21
针对 RL 常见的 reward hacking 问题,作者 ajhinh 展示了一条省事的路线:不用硬编码规则,也不用非确定性裁判模型,而是借助 Jev 微调 Qwen3.5-4B,让模型稳定生成「确实好听」的头韵(alliteration)文本,整套流程用 Modal 和 typesafeai 搭建。作为小模型 RL 微调的实战 demo,展示了如何用奖励设计绕开常见的奖励钻空子问题。
「研究」频道最新
- ττ-bench:最强 coding agent 仅过 23.9% 客户模拟 — rohanpaul_ai · 2026-09-21
- 优化算法空间讲座:Brown 与 Cornell 两站开讲枚举最优一阶算法 — prof_grimmer · 2026-09-21
- JEPA-Anything:一套框架横跨视觉、生物、气象等七大领域做世界建模 — gekobraa · 2026-09-21
- 数学家 littmath 谈 AI 生成的 PDF:发布无妨,冒充理解即学术不端 — littmath · 2026-09-21
- 单个拓扑特征让语音网络抗噪:TIMIT 高噪下准确率 84.9% 升至 88.4% — bravo_abad · 2026-09-21
- HF 研究员:「做比评难」,agent 工作流应更多让模型兼任生成与评判 — antoine_chaffin · 2026-09-21