用可验证奖励加评分细则改造模型训练的评分算力
stochasticchasm · x · 2026-09-22
- 作者讨论在模型训练中结合 verifiable rewards（可验证奖励）与 rubrics（评分细则）：先用可验证信号把关，再用人工/合成的评分细则对不同输出做区分性打分。
- 原推提到其评分流程是离线合成 rubrics → 打分 → 迭代精炼，并指出还有很大扩展空间：把每项评分做成 agentic 流程、增加多轮 refinement 循环等。
- 回帖补充建议：可以加入编程风格类 rubrics 来进一步差异化评分；这套思路也解释了「grading compute」（评分算力）的量级。
所属事件:RL 训练新讨论：组内沙盒对比与评分细则对抗奖励黑客(4 条相关)→
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