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交大/阿里GR-OPD提升宏观平均准确率
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AI 综述
交大与阿里联合提出的GR-OPD方法通过将token反馈聚合为序列级信用，成功提升了宏观平均准确率至10.9/11.5pp。该方法在Qwen3和数学推理基准测试中表现优于传统OPD，同时保持了训练的稳定性。
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10月20日
- Agent Control Flash NewsGR-OPD：交大/阿里联合提出，提升宏观平均准确率10.9/11.5pp
交大与阿里联合提出GR-OPD方法，通过将token反馈聚合为序列级信用，提升宏观平均准确率10.9/11.5pp；在Qwen3和数学推理基准测试中优于传统OPD，并保持训练稳定性。
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