arXiv · cs.AI· Leiyue Chen·· 3 天前AI 评分50
Intervention-Certified Amplification 论文提出 σ 加权后训练的有效性门控方法
Intervention-Certified Amplification: A Validity Gate for $σ$-Weighted Post-Training
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Leiyue Chen
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.33882v1
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AI 导读
arXiv 论文 2610.33882 提出 Intervention-Certified Amplification（ICA），用于门控 σ 加权 SFT/RL 混合后训练。作者展示 DIAA 在锚数据中移除全部 Python fence 后仍在 MATH-500 上 29% 的 prompt 输出未执行的 TIR，为 vanilla GRPO 的三倍；ICA 将 TIR 降至 13.8%（冻结）和 11.2%（在线），准确率从 47.5% 提升至 48.7% 和 49.3%，并无需重调即可迁移到 GSM8K。论文共 13 页，发表于 EMNLP 2026 Findings。
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