专家指导评分细则作为不可验证领域强化学习的密集奖励信号
英文标题：Expert-Guided Rubrics as Dense Reward Signals for Reinforcement Learning in Non-Verifiable Domains
大语言模型（LLM）正日益作为自主智能体（Agent）被部署在金融服务等不可验证领域，在此类场景中，模型必须在特定专业约束下准确解读用户意图、重写查询并检索信息。针对该领域缺乏确定性标准答案、难以直接评估的痛点，该研究探索了基于专家指导评分细则（Rubrics）构建密集奖励信号，用于强化学习（RL）微调的方法。这一方案为垂直专业领域中复杂 Agent 任务的对齐和持续学习提供了极具价值的方法参考。
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专家指导评分细则作为不可验证领域强化学习的密集奖励信号
论文编号：arXiv:2610.26932v1
发布类型：最新提交（Announce Type: new）
摘要
大语言模型（LLM）正越来越多地作为自主智能体（Agent）被部署在金融服务等不可验证领域（Non-Verifiable Domains）。在这些场景中，智能体必须在特定领域规范与约束下，理解用户真实意图、重写查询并完成信息检索。尽管……
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