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PACT：成对锚定校准微调方法提出
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AI 综述
2026 年 9 月 30 日，arXiv cs.CL 刊出 PACT（成对锚定校准微调）方法，面向单 token 类型化决策模型，使用四个无需新标注的训练项进行微调。论文报告：在 324 项 holdout 上，PACT 以三个种子 84.6% 的准确率与已发布配方（85.2%）相当；在重标注条件下，答案翻转率由 13.8% 降至 9.8%。与仅使用交叉熵的对照相比，PACT 在三个种子中的两个显著更准，种子间波动减半，NLL 降低 26%。作者已公开代码、数据划分与训练 adapter。
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报道时间线
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9月30日
- arXiv cs.CLPACT：面向单 token 类型化决策的成对锚定校准微调
PACT 用四个无需新标注的训练项微调单 token 类型化决策模型，在 324 项 holdout 的三个种子上以 84.6% 准确率匹配已发布配方（85.2%），并把重标注下的答案翻转率从 13.8% 降到 9.8%。相比仅用交叉熵的对照，它在三个种子中的两个显著更准，种子间波动减半、NLL 降低 26%；代码、数据划分与训练 adapter 已公开。
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