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Shuqi LIU

ACL 2026ICML 2026智能体与工具推理对齐与偏好强化学习与后训练
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2026 顶会论文

2
作者位次 #2/4ACL 2026Findings· Findings of ACL

RIFT : Repurposing Negative Samples via Reward-Informed Fine-Tuning

Zehua Liu · Shuqi LIU · Tao Zhong · Mingxuan Yuan

摘要

While Supervised Fine-Tuning (SFT) and Rejection Sampling Fine-Tuning (RFT) are standard for LLM alignment, they either rely on costly expert data or discard valuable negative samples, leading to data inefficiency. To address this, we propose Reward Informed Fine-Tuning (RIFT), a simple yet effec...

推理对齐与偏好强化学习与后训练OpenReview 项目页

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