待验证50% 置信事实精确时间
arXiv论文《CleanRM》用少量干净偏好数据校准噪声标签分布，再以噪声校正损失训练奖励模型，使团队能在廉价但有噪声的众包标注或弱LLM评审标签上获得接近干净标注的奖励模型质量。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/16
首次发现
来源
蒸馏的隐性代价：教师行为泄漏与奖励模型超越
rss2026/10/16
涉及实体
相关事实
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引用此条事实
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