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国防科大与清华团队提出ICRPM模型
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AI 综述
2026年11月6日，国防科技大学与清华大学团队提出ICRPM模型。该模型针对rollout预算优化，将近期任务与风险记录作为上下文，无需额外生成rollout即可直接预测策略更新后的下一步任务风险。在基于Qwen3-4B-Base的Countdown实验中，ICRPM在更难的CD4测试集上pass@1达到55.7%，两项平均准确率达65.4%，在各项表现上均优于GRESO与MoPPS。
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最新进展11月6日 16:23
国防科大与清华团队提出ICRPM模型，无需额外rollout即可预测任务风险，测试表现优于对比方法。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月6日
- AITNT · AI头条rollout预算最该花在哪？国防科大与清华提出ICRPM前瞻预测任务风险
国防科技大学与清华大学团队提出 ICRPM，将近期任务与风险记录作为上下文，无需额外生成 rollout 即可直接预测策略更新后的下一步任务风险。在基于 Qwen3-4B-Base 的 Countdown 实验中，ICRPM 在更难的 CD4 测试集上 pass@1 达到 55.7%，两项平均准确率达 65.4%，均优于 GRESO 与 MoPPS。
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