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成对排序在离线解释选择中优于单动作强化学习:一个实用教训

arXiv cs.AI ↗ · 2026-08-20 缓存

本文提出在可解释推荐系统中将生成与选择分离,以降低服务成本,使用冻结的候选解释池和一个小型CPU常驻选择器。它对离线池选择器进行基准测试,发现成对学习排序在F1分数上优于单动作强化学习公式,如PPO、GRPO和DPO。

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