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RLEC：让LLM按指定置信目标回答或弃答

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AI 综述

研究者提出 RLEC（Reinforcement Learning with Explicit Confidence Targets）强化学习方法，称首次用单一 LLM 实现显式置信目标控制：用户在提示词中指定目标 p，模型自行决定回答或弃答，使已回答问题的准确率至少达到 p。据作者描述，该方法保留区分不同置信目标所需的学习信号，引入使目标回答条件保持不变的稳定奖励族，并用奖励调度平衡有效学习与训练稳定性。

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最新进展10月27日 12:00

RLEC：让 LLM 按显式置信目标学会回答或弃答的强化学习方法

报道时间线

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10月27日

12:00
arXiv cs.CL
RLEC：让 LLM 按显式置信目标学会回答或弃答的强化学习方法
研究者提出 RLEC（Reinforcement Learning with Explicit Confidence Targets），首次成功用单一 LLM 实现显式置信目标控制——用户在提示词中指定目标 p，模型自行决定回答或弃答，使已回答问题的准确率至少达到 p。

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