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QH

Qibin Hou

ICML 2026×4CVPR 2026×3ACL 2026多模态对齐与偏好数据与预训练可解释性强化学习与后训练
新星分资深
36
一作贡献0
核心/参与22
方向广度16
合作网络12
0 一作 · 8 篇 · ICML 2026 / CVPR 2026 / ACL 2026

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2026 顶会论文

8
作者位次 #3/6ACL 2026Findings· Findings of ACL

Easy Samples Are All You Need: Self-Evolving LLM s via Data-Efficient Reinforcement Learning

Zhiyin Yu · Bo Zhang · Qibin Hou · Zhonghai Wu · Xiao Luo · LEI BAI

摘要

Previous LLMs-based RL studies typically follow either supervised learning with high annotation costs, or unsupervised paradigms using voting or entropy-based rewards. However, their performance remains far from satisfactory due to the substantial annotation cost and issues such as model collapse...

强化学习与后训练推理检索与知识OpenReview 项目页

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