Scale AI

Rubric-Guided Self-Distillation: Post-Training Without Rubric Verifiers

基于评分标准的自蒸馏：无需评分标准验证器的后训练

MohammadHossein Rezaei, Anas Mahmoud, Zihao Wang, Utkarsh Tyagi, Advait Gosai, Razvan-Gabriel Dumitru, Aakash Sabharwal, Bing Liu, Yunzhong He

机构 * Scale AI 纠错

AI总结 提出RGSD方法，通过将评分标准作为条件蒸馏到学生模型，无需验证器即可实现密集逐令牌学习，在医学和科学领域达到与基于评判的GRPO相当的评分标准满足率。

MoReBench: Evaluating Procedural and Pluralistic Moral Reasoning in Language Models, More than Outcomes

MoReBench：评估语言模型中的程序性和多元道德推理，超越结果

Yu Ying Chiu, Michael S. Lee, Rachel Calcott, Brandon Handoko, Paul de Font-Reaulx, Raphaël Millière, Paula Rodriguez, Chen Bo Calvin Zhang, Ziwen Han, Udari Madhushani Sehwag, Yash Maurya, Christina Q Knight, Harry R. Lloyd, Florence Bacus, Conor Downey, Mantas Mazeika, Bing Liu, Yejin Choi, Mitchell L Gordon, Sydney Levine

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； New York University（纽约大学） ； Scale AI ； Harvard University（哈佛大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Center for AI Safety（人工智能安全中心） ； Stanford University（斯坦福大学） ； MIT（麻省理工学院） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 提出MoReBench基准，包含1000个道德场景和超过2.3万条标准，用于评估语言模型在道德推理中的程序性推理能力，发现现有基准无法预测模型表现，且模型对特定道德框架存在偏好。

Comments 46 pages, 8 figures, 10 tables. Published in ICLR 2026. Accepted at CHAI workshop and SPP 2026 (non-archival)