提出 LineupRL，用描述到序列识别作可验证奖励训练时序描述模型
LineupRL 是给开放式时间序列描述用的 RLVR：不模仿合成参考，而奖励一条描述能否让冻结文本 LLM 从相近序列里认出目标。
提出最坏情况约束强化学习，抑制推理蒸馏中的奖励投机
Weakest Link 把大模型推理蒸馏改写成带最坏前缀约束的强化学习：学生最大化可验证任务奖励，但任一前缀上对教师的平均负对数似然不得超过预算 d。作者认为，序列级软 KL 只惩罚平均散度，学生可以用别处的高概率文本掩盖某一步的逻辑错误，同时仍得到正确最终答案。GRPO 则只优化最终答案。
提出 ProRubric，把加性评分聚合改为合取协议以抑制奖励作弊
Protocol-level Rubrics（ProRubric） 研究的是：没有可验证器时，把 rubric 判分合成奖励的方式会不会让优化变成分数更高、回答更差。
提出 EvoRS，使开放式强化学习的奖励系统随策略在线演化
EvoRS 研究开放式 RL 中奖励系统如何在训练期间保持可靠。写作和角色扮演没有可直接验证的答案，策略一旦适应当前 rubric，奖励会出现黑客、漏掉新行为，以及同查询内更难区分。作者认为只动态改评价标准不够，打分机制和信号组合也会失效。
提出价值引导偏好蒸馏，对齐稀疏长期用户结果并避免奖励投机
Value-Guided Preference Distillation 把多轮心理健康对话的对齐，从轮级偏好改成对多视野用户行为向量的多目标优化，再蒸馏进可部署策略。
提出实例感知量表奖励 RULER，用 GRPO 优化开放式 SVG 生成
RULER 用按指令定制的量表奖励，在没有配对 SVG 真值的条件下做开放式矢量图强化学习。
提出 RMB，以多样奖励模型 boosting 缓解 RLHF 奖励作弊
RMB 是一种奖励建模方法：用多样的代理奖励模型加 boosting 聚合，为 RLHF 提供更稳的奖励信号。。
提出 CrossFit，用折外求解器缓解自进化搜索智能体的共作弊
False Frontiers 诊断自进化搜索智能体中的 co-cheating，并用按来源交叉拟合的反馈来缓解它。