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当局部编辑放大相对选择偏差时:梯度几何、目标不匹配与重要性加权

arXiv cs.CL ↗ · 2026-09-15 缓存

本文分析了在模型训练中,如何通过局部化人工校正中的编辑来放大相对选择偏差,并提供了来自机器翻译实验的理论见解和实证证据。

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通用推理的可迁移性:多领域RLVR的自动化课程设计

Hugging Face Daily Papers ↗ · 2026-06-27 缓存

本文提出了一种迁移感知课程(TAC),这是一种基于多臂老虎机风格的多领域RLVR在线课程,通过梯度几何对齐优先选择其更新能惠及其他领域的领域。与固定课程和仅基于可学习性的课程相比,TAC在Qwen3-1.7B和Llama3.2-3B上提升了宏观平均准确率。

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