跳到正文
10月9日 · 周五

可解释性 · 论文

找到 2 篇
筛选4
同一类里任选其一,不同类之间同时满足;数字是加上其他已选条件后的篇数。另有 68 篇还没打标签,不在筛选结果里。

另有 68 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。

  1. 防御arXiv 2609.32720

    BiasReducer:面向奖励模型的自适应偏见缓解方法

    B IAS R EDUCER 只改奖励头,按数据集选择属性编辑。

    发表
    测试
    Skywork-Reward-V2-Qwen3-1.7B、GRM-Llama3.2-3B-rewardmodel-ft、RM-Mistral-7B 等 7 个
    摘要BIASREDUCER 按数据集选择奖励头编辑,五模型三基准平均提升并迁移到下游训练。

    BIASREDUCER 是一种只改线性奖励头的奖励模型编辑框架,用来降低模型对预定义表面属性的依赖,并按新数据集决定改哪些属性。

    深度解读完整解读
已经到底了