EAGER：基于可验证奖励强化学习增强生成式事件抽取
针对大语言模型在端到端事件抽取中面临的多任务协同挑战，研究人员提出了名为 EAGER 的强化学习框架。该方法将细粒度可验证奖励与基于模式对比的优势估计机制相结合，有效缓解了稀疏二元奖励导致的优势崩溃问题。其奖励设计针对结构有效性、抽取准确性、扎根性、覆盖率和跨度精度等多维度指标进行了优化，显著增强了生成式事件抽取的准确性与鲁棒性。
DC AI 热点
全部 AI 动态
9月25日2026-09-25
Rufus-Air：基于GLM-4.5-Air的开源大模型后训练完整方案
该研究提出了开源且可复现的大模型后训练方案Rufus-Air，基于GLM-4.5-Air-Base模型构建。该方案包含八个串行阶段：SFT、推理强化学习、代码强化学习、指令遵循强化学习、通用智能体、代码智能体、搜索智能体及RLHF。能力训练从基础逐步演进至高级，奖励信号从可验证的硬规则过渡到软性评判。全流程依托开源组件与公开数据，无需新增人工标注，并公开了完整的复现细节与基建配置。