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本文创新性地提出了从真实用户隐式二元反馈（如“喜爱”表情）中进行-20250523054525

爱可可-爱生活  · 微博  · AI  · 2025-05-23 05:45
    

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2025-05-23 05:45 本条微博链接 本文创新性地提出了从真实用户隐式二元反馈（如“喜爱”表情）中进行强化学习（RLUF）的框架，通过训练一个预测用户积极反馈的P[Love]奖励模型并将其整合入多目标优化，成功提升了LLM在线上A/B测试中的用户喜爱度，但同时也揭示了直接优化此类信号可能引发奖励作弊（如模型过度使用特定讨喜短语）的挑战，凸显了在追求用户满意度时平衡多重目标的重要性。 ………………………………

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