提出Rubric Dropout缓解Rubric-as-Reward奖励破解

Minglai Yang 等在 arXiv 论文（v2，基于摘要）中提出 Rubric Dropout：在 rubric-as-reward 强化学习的每个训练步骤，从奖励中随机移除一部分评分标准，使被奖励的标准子集每步重采样，以缓解语言模型利用固定 Rubric 奖励进行奖励破解的问题。作者还提出变体 Block Dropout。 实验设置是用 GRPO 在医学和科学 rubric 上训练 1.7B 到 8B 的模型，并在训练全程用两个裁判（训练裁判和更强的 OOD 裁判）在分布外基准上打分。作者称，dropout 使 gold 裁判在 OOD 基准上的分数最多提高 HealthBench-Hard 上 3%、ResearchQA 上 7%，并缩小两个裁判之间的差距、减少过度给分；30%–50% 的 dropout 率效果最好。 以上为作者声称的结果，本站未核验全文。

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