It's clear that 2026 will be the "RL" big year. How AI labs use productive data in real-time (almost) training without comprising user experience , data privacy and evaluate is even a bigger questions. CC is rising from there.
OpenAI's blog () points out that today’s language models hallucinate because training and evaluation reward guessing instead of admitting uncertainty. This raises a natural question: can we reduce hallucination without hurting utility?🤔
On-policy RL with our Binary Retrieval-Augmented Reward (RAR) can improve factuality (40% reduction in hallucination) while preserving model utility (win rate and accuracy) of fully trained, capable LMs like Qwen3-8B.
[1/n]
1,72 тыс.
8
Содержание этой страницы предоставляется третьими сторонами. OKX не является автором цитируемых статей и не имеет на них авторских прав, если не указано иное. Материалы предоставляются исключительно в информационных целях и не отражают мнения OKX. Материалы не являются инвестиционным советом и призывом к покупке или продаже цифровых активов. Раздел использует ИИ для создания обзоров и кратких содержаний предоставленных материалов. Обратите внимание, что информация, сгенерированная ИИ, может быть неточной и непоследовательной. Для получения полной информации изучите соответствующую оригинальную статью. OKX не несет ответственности за материалы, содержащиеся на сторонних сайтах. Цифровые активы, в том числе стейблкоины и NFT, подвержены высокому риску, а их стоимость может сильно колебаться. Перед торговлей и покупкой цифровых активов оцените ваше финансовое состояние и принимайте только взвешенные решения.