机器之心·· 18 小时前AI 评估 · 53/100分数表示内容值得关注的程度,依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性,按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误,评分不代表事实已被核实,也不同于热点榜的讨论热度。
浙大与北大团队提出SPADER:用step-wise GRPO与多样性感知奖励改进多答案问答
EMNLP 2026 Main|浙大&北大团队提出SPADER:用step-wise GRPO与多样性感知奖励驱动多答案问答长尾探索
AI 导读
浙江大学与北京大学团队提出SPADER,将GRPO的轨迹级优势细化到步骤级,并用多样性感知探索奖励激励长尾实体发现,论文被EMNLP 2026 Main收录。该方法在Llama3.1-8B与Qwen3-8B两种基座、四个多答案QA基准上F1全部第一,在QAMPARI上相对PPO、GRPO最高提升86.1%。消融显示步骤级优势、新颖度溢价与信息增益三者缺一不可,代码与模型已开源。
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