小红书AdaptEvo框架审核任务超Gemini,较GRPO提升7.5个百分点
小红书技术REDtech · wechat · 2026-10-13
小红书 AllSpark 团队联合社区审核算法团队发布 Agent 学习框架 AdaptEvo,针对"规则约束下的情境决策任务"(如内容审核中判断伤口图是否违规且适用医学豁免)提出解法:将置信度自适应强化学习与决策知识、评价准则的持续演化结合。
方法要点:
- CA-GRPO:由人审一致性+外部支持评估构成"参考置信度",支持充分时结果奖励权重最高 90%,支持较弱时提高过程奖励比重,让取证与规则应用行为仍能提供学习信号。
- 训练-演化交替:每轮训练后冻结策略,从跨案例共性失败中提炼决策知识(该核查什么)并修订过程评分细则(是否核查到位),验证后供下一轮使用。
效果: 基于 Qwen3.6-35B-A3B,在多模态内容审核同期测试集上精确标签准确率 61.9%、二分类准确率 72.2%,均超 Gemini3.8-Flash 达 SOTA;较 GRPO 分别提升 7.5/3.7 个百分点。在规则已变化的异期测试集上仍保持 7.6/4.3 个百分点优势——而 GRPO 训练越久异期准确率反而下降、最终低于基础模型。仅注入演化知识不更新参数也能提升 3.7/3.2 个百分点。论文:arxiv.org/abs/2610.11354
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