RubricOpt 框架提出：让策略自我修订语义评分标准优化偏好训练
原文标题：RubricOpt: Self-Revision of Semantic Rubrics for Preference Optimization
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论文提出 RubricOpt，让模型在偏好优化过程中自行诊断失败输出并修订行为评分标准，再由评分标准引导 DPO 训练，评估时移除。实验显示在能力与开放式生成基准上可优于普通 DPO，但增益因模型与数据集而异。
- 问题
- 偏好优化中行为评分标准固定，无法针对模型反复出现的失败进行修正。
- 方法
- 让策略自行诊断无评分标准下的失败输出并修订评分条款，用修订后的评分标准引导 DPO 训练，评估时移除。
- 结果
- 在能力与开放式生成基准上可优于普通 DPO，但增益因模型与数据集而异，部分出现回退。
- 影响
- 把行为规范本身纳入训练反馈回路，为对齐训练提供可迭代的评分标准维护思路，但收益不稳定需谨慎采用。
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