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Yongcan Yu

ACL 2026ICML 2026对齐与偏好安全社会与人本推理强化学习与后训练
新星分新星
65
一作贡献30
核心/参与5
方向广度13
合作网络9
1 一作 · 2 篇 · ACL 2026 / ICML 2026

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2026 顶会论文

2
一作ACL 2026Findings· Findings of ACL

Understanding and Mitigating Spurious Signal Amplification in Test-Time Reinforcement Learning for Math Reasoning

Yongcan Yu · Lingxiao He · Jian Liang · Kuangpu Guo · Meng Wang · Qianlong Xie · Xingxing Wang · Ran He

摘要

Test-time reinforcement learning (TTRL) always adapts models at inference time via pseudo-labeling, leaving it vulnerable to spurious optimization signals from label noise.Through an empirical study, we observe that responses with medium consistency form an ambiguity region and constitute the pri...

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