大模型对齐与安全

TUR-DPO: Topology- and Uncertainty-Aware Direct Preference Optimization

TUR-DPO：基于拓扑和不确定性的直接偏好优化

Abdulhady Abas Abdullah, Fatemeh Daneshfar, Seyedali Mirjalili, Mourad Oussalah

机构 * Artificial Intelligence and Innovation Centre, University of Kurdistan, Erbil, Iraq（人工智能与创新中心，乌尔米耶大学，伊拉克） ； Department of Computer Engineering, University of Kurdistan, Iran（计算机工程系，乌尔米耶大学，伊朗） ； Centre for Artificial Intelligence Research and Optimisation, Torrens University Australia, Brisbane, Australia（人工智能研究与优化中心，塔伦斯大学澳大利亚，布里斯班，澳大利亚） ； Research and Innovation Center, Obuda University, Budapest 1034, Hungary（研究与创新中心，奥布达大学，布达佩斯1034，匈牙利） ； Center for Machine Vision and Signal Analysis (CMVS), University of Oulu, Finland（机器视觉与信号分析中心（CMVS），奥卢大学，芬兰） 纠错

专题命中 偏好对齐 ：DPO(title,title_cn)；RLHF(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 TUR-DPO通过引入轻量级推理拓扑和结合语义忠实度、效用和拓扑质量，提升偏好对齐的稳定性与鲁棒性，同时保持训练简洁性和无需在线回滚。

Comments Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)