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Xinyu Tang

ICLR 2026×2ACL 2026推理强化学习与后训练对齐与偏好可解释性效率与系统
新星分新星
84
一作贡献70
核心/参与5
方向广度13
合作网络12
2 一作 · 3 篇 · ICLR 2026 / ACL 2026

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2026 顶会论文

3
一作ACL 2026Poster· Natural Language Processing

Rethinking Sample Polarity in Reinforcement Learning with Verifiable Rewards

Xinyu Tang · Yuliang Zhan · Zhixun Li · Wayne Xin Zhao · Zhenduo Zhang · zujie wen · Zhiqiang Zhang · JUN ZHOU

摘要

Large reasoning models (LRMs) are typically trained using reinforcement learning with verifiable reward (RLVR) to enhance their reasoning abilities. In this paradigm, policies are updated using both positive and negative self-generated rollouts, which correspond to distinct sample polarities . In...

强化学习与后训练推理评测与基准OpenReview 项目页

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