大模型对齐与安全

CodeRL+: Improving Code Generation via Reinforcement with Execution Semantics Alignment

CodeRL+: 通过执行语义对齐改进代码生成

Xue Jiang, Yihong Dong, Mengyang Liu, Hongyi Deng, Tian Wang, Yongding Tao, Rongyu Cao, Binhua Li, Zhi Jin, Wenpin Jiao, Fei Huang, Yongbin Li, Ge Li

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学系） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里集团通义实验室） ； School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机科学系） 纠错

专题命中 安全训练 ：alignment(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出CodeRL+，通过将执行语义对齐整合到RLVR训练流程中，提升代码生成的准确性，实验显示其在pass@1指标上平均提升4.6%。

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V-tableR1: Process-Supervised Multimodal Table Reasoning with Critic-Guided Policy Optimization

V-tableR1：基于过程监督的多模态表格推理与批评引导的策略优化

Yubo Jiang, Yitong An, Xin Yang, Abudukelimu Wuerkaixi, Xuxin Cheng, Fengying Xie, Zhiguo Jiang, Cao Liu, Ke Zeng, Haopeng Zhang

机构 * School of Astronautics Beihang University（北航航天学院） ； Longcat Interaction Team Meituan（美团长猫交互团队） ； Tianmushan Laboratory Beihang University（北航天门实验室） 纠错

专题命中 安全训练 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 V-tableR1通过过程监督强化学习框架，利用表格的确定性网格结构，提升多模态大语言模型的推理能力，通过批评引导策略优化方法，实现更严谨的逻辑推导，取得开放源代码模型在复杂表格基准上的最佳性能。

Comments 15 pages, 4 figures, 4 tables