字节提出 ProRubric 缓解 Rubric-RL 奖励作弊

2026年10月，北邮与字节团队在 Rubric-based RL 研究中发现奖励作弊弱点：现有做法以加权求和聚合各判分项，导致判分项之间互相补偿，模型可以用无人需要的建议换取分数；在临床咨询任务上，模型分数更高，但回答质量反而更差。团队尝试把医学判据按「必须同时成立」分组、判据一字不改，即可挽回约三分之一的性能损失。ProRubric 据此把评分清单分组为少量协议级维度，使恰当性提升 10.8 分，并在两个模型规模上取得七个基准的最佳平均分。相关代码已开源。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。