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Shenzhi Wang

NeurIPS 2026×2ACL 2026推理强化学习与后训练多模态理论与学习动力学对齐与偏好
新星分新星
69
一作贡献30
核心/参与10
方向广度13
合作网络12
1 一作 · 3 篇 · NeurIPS 2026 / ACL 2026

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2026 顶会论文

3
作者位次 #5/16ACL 2026Poster· Natural Language Processing

Outcome Accuracy is Not Enough: Aligning the Reasoning Process of Reward Models

Binghai Wang · Yantao Liu · Yuxuan Liu · Tianyi Tang · Shenzhi Wang · Chang Gao · Chujie Zheng · Yichang Zhang · Le Yu · Shixuan Liu · Tao Gui · Qi Zhang · Xuanjing Huang · Bowen Yu · Fei Huang · Junyang Lin

摘要

Generative Reward Models (GenRMs) and LLM-as-a-Judge exhibit deceptive alignment by producing correct judgments for incorrect reasons, as they are trained and evaluated to prioritize Outcome Accuracy , which undermines their ability to generalize during RLHF. We introduce Rationale Consistency ,...

对齐与偏好评测与基准推理OpenReview 项目页

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