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STAIF分阶段优化复杂指令遵循

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AI 综述

研究者提出 STAIF 分阶段优化框架,把主观软约束的对齐与客观可验证硬约束的优化分开处理:第一阶段用多负样本偏好优化提升模型对软约束的敏感度,第二阶段用 RLVR 强化硬约束的严格满足。团队同时构建了约 31,000 条中英双语多约束指令数据集 STAINSTRUCT。研究者称,该框架在代表性基准上取得 SOTA 表现,并展现出泛化能力。

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10月19日
  1. arXiv cs.AI
    STAIF:面向复杂指令遵循的分阶段优化框架

    研究者提出 STAIF 分阶段优化框架,将主观软约束的对齐与客观可验证硬约束的优化解耦:第一阶段用多负样本偏好优化提升对软约束的敏感度,第二阶段用 RLVR 强化硬约束的严格满足。团队同时构建了约 31,000 条中英双语多约束指令数据集 STAINSTRUCT,在代表性基准上取得 SOTA 表现并展现出泛化能力。

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