自监督强化学习
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Co-rewarding：突破自监督RL瓶颈，无标注数据下稳定诱导大模型推理能力
本文介绍的工作来自香港浸会大学和上海交通大学的可信机器学习和推理组，已被 ICLR 2026 接收。 目前，RLVR（Reinforcement Learning with Verifiable Rewards）已成为诱导大语言模型推理能力的主流技术路线。然而，RLVR 需要高质量标注数据来监督奖励获取，这一点是其可扩展性上的主要瓶颈。 一旦走向不需要标注数…
本文介绍的工作来自香港浸会大学和上海交通大学的可信机器学习和推理组，已被 ICLR 2026 接收。 目前，RLVR（Reinforcement Learning with Verifiable Rewards）已成为诱导大语言模型推理能力的主流技术路线。然而，RLVR 需要高质量标注数据来监督奖励获取，这一点是其可扩展性上的主要瓶颈。 一旦走向不需要标注数…
