MintEval：评测大语言模型能否忠实实现自然语言描述的交易策略
论文提出 MintEval 基准，通过从可组合模块程序化生成参考策略、转译成交易员口语指令再让被测模型重新实现，在相同市场数据和摩擦下逐 bar 执行并比较行为而非代码相似度。
推荐理由：原文用逐 bar 行为对比衡量代码是否忠实执行交易策略，给出了前沿模型仍存在静默失败的具体比例。
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论文与技术报告：对齐机制、人格可控性、评测方法与能力边界的新发现。
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arXiv · cs.CL精选AI 评分5555 arXiv · cs.CL精选AI 评分5252 HARPO：兼顾忠实与创造力的幻觉感知强化学习框架
论文提出 HARPO 强化学习框架，用可验证反馈训练的幻觉感知生成奖励模型 HA-GRM 联合优化忠实性与创造力，仅对无幻觉输出激活写作奖励，并通过课程从创作任务渐进过渡到幻觉任务。
推荐理由：论文给出了 HA-GRM 在 RAGTruth 上的 F1 对比和 Qwen3-4B 幻觉率与创作分的前后数据，可评估该框架的实际收益。