摘要： RM-Bench 和 RewardBench 的指标可以同时优化，但需要系统性地解决数据设计、模型架构和训练策略中的核心矛盾。以下结合最新研究进展和工业级实践，从数据增强、模型校准、训练范式、评估创新四个维度提出可落地的优化方案： 一、数据增强：构建对抗性混合数据集 1. 金标准锚定 + 银标准扩展 阅读全文

摘要： RM-Bench 和 RewardBench 的指标确实存在相互抑制的现象，且这种抑制性在当前主流奖励模型中普遍存在。以下从数据设计差异、评估逻辑冲突、模型优化路径三个维度展开分析，并结合最新研究案例说明其内在机制： 一、数据设计差异导致的天然对立 RM-Bench 的「去形式化」设计RM-Benc 阅读全文

摘要： 在 RewardBench 2 测试中，精确指令遵循（如 “回答时不要使用字母 u”）和高质量切题答案这两个指标下降明显，通常反映了模型在指令理解精度、意图对齐能力或生成约束控制等核心环节存在问题。具体可从以下几个角度分析可能的原因： 一、精确指令遵循能力下降的核心原因 精确指令遵循考验模型对细粒度 阅读全文