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Qianyu Wang

ACL 2026强化学习与后训练推理对齐与偏好
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2026 顶会论文

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作者位次 #3/7ACL 2026Poster· Natural Language Processing

PARIF : Pushing the P areto Frontier of Instruction Following and Reasoning with Curriculum Reinforcement Learning

Rongchuan Mu · Zexin Wang · Qianyu Wang · MingHua Ma · Zekun Wang · Ming Liu · Bing Qin

摘要

Large Reasoning Models (LRMs) excel at complex problem-solving but frequently overlook specific instruction constraints. Existing alignment methods struggle to balance general reasoning with instruction-following (IF), hindered by dependency on teacher models, reward hacking, and reasoning-answer...

强化学习与后训练推理对齐与偏好OpenReview 项目页

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