FORK奖励提出，缓解评分标准RL奖励黑客

Hyun Ryu等作者提出FORK奖励，用于缓解基于评分标准（rubric）的强化学习中的奖励黑客问题。该问题表现为模型为追求覆盖率而变得冗长、混入错误内容。 FORK奖励联合优化召回率与新增的精度目标。精度目标要求回答的每个单元既必要又事实正确，分别由评分标准驱动的必要性评分和事实正确性评分器衡量。 上述效果来自作者在论文中的表述，尚未见独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。