语言大模型 / LLM

Post-Training Fairness Control: A Single-Train Framework for Dynamic Fairness in Recommendation

训练后公平性控制：一个用于推荐中动态公平性的单一训练框架

Weixin Chen, Li Chen, Yuhan Zhao

机构 * Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：post-training(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 Cofair提出一个单一训练框架，通过共享表示层和公平性条件适配器模块，在推荐系统中实现动态公平性控制，无需重新训练即可适应不同公平性需求。

Comments Accepted to WWW 2026 Workshop on HCRS (Oral Presentation)

Conformal Feedback Alignment: Quantifying Answer-Level Reliability for Robust LLM Alignment

符合反馈对齐：量化答案级可靠性以实现鲁棒的大语言模型对齐

Tiejin Chen, Xiaoou Liu, Vishnu Nandam, Kuan-Ru Liou, Hua Wei

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：LLM(title)；RLHF(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 Conformal Feedback Alignment通过量化答案级可靠性提升大语言模型对齐的鲁棒性和数据效率。

Comments Accetped to Findings of EACL

On the Exponential Convergence for Offline RLHF with Pairwise Comparisons

关于通过成对比较进行离线RLHF的指数收敛性

Zhirui Chen, Vincent Y. F. Tan

专题命中 后训练与偏好优化 ：RLHF(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出了一种在离线RLHF中通过成对比较实现指数收敛的算法RL-LOW，并推导了实例依赖的下界。

Comments Accepted as an oral presentation at AAAI 2026 (AI Alignment Track)

ADPO: Anchored Direct Preference Optimization

ADPO：基于锚定的直接偏好优化

Wang Zixian

机构 * China Mobile Communications Group Shandong Co., Ltd. Tai’an Branch（中国移动通信集团山东有限公司 Tai’an 分部） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：preference optimization(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 ADPO通过锚定logits优化相对优势，统一了监督微调、强化学习和排序目标，在推理任务中取得最佳性能。

APO: Alpha-Divergence Preference Optimization

APO：Alpha-散度偏好优化

Wang Zixian

机构 * China Mobile Communications Group Shandong Co., Ltd. Tai’an Branch（中国移动通信集团山东公司泰安分公司） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：preference optimization(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 APO通过alpha-散度在锚定几何中插值正反KL散度，实现稳定训练与探索平衡，提升模型性能。

Understanding Sampler Stochasticity in Training Diffusion Models for RLHF

理解训练扩散模型用于RLHF中的采样随机性

Jiayuan Sheng, Hanyang Zhao, Haoxian Chen, David D. Yao, Wenpin Tang

机构 * Columbia University, IEOR Department（哥伦比亚大学，工业工程与运营研究系） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：RLHF(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文研究了在训练扩散模型用于RLHF时随机采样与确定性采样之间的不匹配问题，通过理论分析和实验验证，提出了非空的界限和更尖锐的收敛速率，并展示了高随机性SDE训练对ODE采样质量的提升作用。

TreeGRPO: Tree-Advantage GRPO for Online RL Post-Training of Diffusion Models

TreeGRPO：基于树优势的在线强化学习后训练扩散模型

Zheng Ding, Weirui Ye

机构 * UC San Diego（圣迭戈大学） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：post-training(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 TreeGRPO通过树结构提升扩散模型后训练效率，实现2.4倍加速并优于基线方法。

Listwise Preference Optimization with Element-wise Confusions for Aspect Sentiment Quad Prediction

基于元素混淆的列表偏好优化用于方面情感四元组预测

Wenna Lai, Haoran Xie, Guandong Xu, Qing Li, S. Joe Qin

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Lingnan University（岭大） ； University of Technology Sydney（悉尼大学） ； The Education University of Hong Kong（香港教育大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：preference optimization(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出基于元素混淆的列表偏好优化方法，用于提升方面情感四元组预测的准确性和解释一致性。

Comments 11 pages, 7 figures, and 6 tables

FairPO: Robust Preference Optimization for Fair Multi-Label Learning

FairPO: 为公平多标签学习的鲁棒偏好优化

Soumen Kumar Mondal, Prateek Chanda, Akshit Varmora, Ganesh Ramakrishnan

机构 * IIT Bombay（印度理工学院班加罗尔） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：preference optimization(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 FairPO通过结合偏好损失和群体鲁棒优化，提升多标签学习中不同标签的公平性，通过针对性改进和平衡目标缓解偏见问题。

CPO: Condition Preference Optimization for Controllable Image Generation

Zonglin Lyu, Ming Li, Xinxin Liu, Chen Chen

机构 * Institute of Artificial Intelligence（人工智能研究院） ； University of Central Florida（中央佛罗里达大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：preference optimization(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

ARF-RLHF: Adaptive Reward-Following for RLHF through Emotion-Driven Self-Supervision and Trace-Biased Dynamic Optimization

YuXuan Zhang

机构 * South China Normal University（华南师范大学） ； University of Aberdeen（阿伯丁大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：RLHF(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

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Fast-Slow Thinking GRPO for Large Vision-Language Model Reasoning

Wenyi Xiao, Leilei Gan

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

KL-regularization Itself is Differentially Private in Bandits and RLHF

Yizhou Zhang, Kishan Panaganti, Laixi Shi, Juba Ziani, Adam Wierman

专题命中 后训练与偏好优化 ：RLHF(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

Hard Examples Are All You Need: Maximizing GRPO Post-Training Under Annotation Budgets

Benjamin Pikus, Pratyush Ranjan Tiwari, Burton Ye

机构 * Independent（独立研究者） ； Eternis Labs（Eternis实验室） ； Writer, Inc（Writer公司） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：post-training(title)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

References Indeed Matter? Reference-Free Preference Optimization for Conversational Query Reformulation

Doyoung Kim, Youngjun Lee, Joeun Kim, Jihwan Bang, Hwanjun Song, Susik Yoon, Jae-Gil Lee

专题命中 后训练与偏好优化 ：preference optimization(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

VAGPO: Vision-augmented Asymmetric Group Preference Optimization for Graph Routing Problems

Shiyan Liu, Bohan Tan, Zhiguang Cao, Yan Jin

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Singapore Management University（新加坡管理学院） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：preference optimization(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

Rethinking KL Regularization in RLHF: From Value Estimation to Gradient Optimization

Kezhao Liu, Jason Klein Liu, Mingtao Chen, Yiming Liu

专题命中 后训练与偏好优化 ：RLHF(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

Autoregressive Adversarial Post-Training for Real-Time Interactive Video Generation

Shanchuan Lin, Ceyuan Yang, Hao He, Jianwen Jiang, Yuxi Ren, Xin Xia, Yang Zhao, Xuefeng Xiao, Lu Jiang

专题命中 后训练与偏好优化 ：post-training(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

Comments NeurIPS 2025

Diffusion Adversarial Post-Training for One-Step Video Generation

Shanchuan Lin, Xin Xia, Yuxi Ren, Ceyuan Yang, Xuefeng Xiao, Lu Jiang

专题命中 后训练与偏好优化 ：post-training(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

Comments ICML 2025

Align2Speak: Improving TTS for Low Resource Languages via ASR-Guided Online Preference Optimization

Shehzeen Hussain, Paarth Neekhara, Xuesong Yang, Edresson Casanova, Subhankar Ghosh, Roy Fejgin, Ryan Langman, Mikyas Desta, Leili Tavabi, Jason Li

机构 * NVIDIA Corporation, USA（NVIDIA公司，美国） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：preference optimization(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

Comments Submitted to ICASSP 2026

Seeing Through Words, Speaking Through Pixels: Deep Representational Alignment Between Vision and Language Models

Zoe Wanying He, Sean Trott, Meenakshi Khosla

机构 * Department of Cognitive Science University of California, San Diego（认知科学系，加州大学圣地亚哥分校） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

Comments Accepted at EMNLP 2025 (camera-ready)

Addressing Concept Mislabeling in Concept Bottleneck Models Through Preference Optimization

Emiliano Penaloza, Tianyue H. Zhang, Laurent Charlin, Mateo Espinosa Zarlenga

机构 * Mila - Québec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：preference optimization(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

SPIE: Semantic and Structural Post-Training of Image Editing Diffusion Models with AI feedback

Elior Benarous, Yilun Du, Heng Yang

专题命中 后训练与偏好优化 ：post-training(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

Integrating Vision Foundation Models with Reinforcement Learning for Enhanced Object Interaction

Ahmad Farooq, Kamran Iqbal

机构 * University of Arkansas at Little Rock（阿拉伯塔大学拉夫洛克分校） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

Comments Published in the Proceedings of the 2025 3rd International Conference on Robotics, Control and Vision Engineering (RCVE'25). 6 pages, 3 figures, 1 table

Journal ref RCVE'25: Proceedings of the 2025 3rd International Conference on Robotics, Control and Vision Engineering

Real-World Offline Reinforcement Learning from Vision Language Model Feedback

Sreyas Venkataraman, Yufei Wang, Ziyu Wang, Navin Sriram Ravie, Zackory Erickson, David Held

机构 * Indian Institute of Technology, Kharagpur（印度理工学院，克哈格浦尔分校） ； IIIS, Tsinghua University（清华大学人工智能研究所） ； Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：language model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

Comments 7 pages. Accepted at the LangRob Workshop 2024 @ CoRL, 2024. Accepted at 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2025)

Beyond Training-time Poisoning: Component-level and Post-training Backdoors in Deep Reinforcement Learning

Sanyam Vyas, Alberto Caron, Chris Hicks, Pete Burnap, Vasilios Mavroudis

机构 * Cardiff University（卡迪夫大学） ； The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：post-training(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

LOGICPO: Efficient Translation of NL-based Logical Problems to FOL using LLMs and Preference Optimization

Koushik Viswanadha, Deepanway Ghosal, Somak Aditya

专题命中 后训练与偏好优化 ：preference optimization(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

Theoretical Tensions in RLHF: Reconciling Empirical Success with Inconsistencies in Social Choice Theory

Jiancong Xiao, Zhekun Shi, Kaizhao Liu, Qi Long, Weijie J. Su

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：RLHF(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

Transferable Post-training via Inverse Value Learning

Xinyu Lu, Xueru Wen, Yaojie Lu, Bowen Yu, Hongyu Lin, Haiyang Yu, Le Sun, Xianpei Han, Yongbin Li

机构 * Chinese Information Processing Laboratory Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所信息处理实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：post-training(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

Comments NAACL 2025 Camera Ready

EnerBridge-DPO: Energy-Guided Protein Inverse Folding with Markov Bridges and Direct Preference Optimization

Dingyi Rong, Haotian Lu, Wenzhuo Zheng, Fan Zhang, Shuangjia Zheng, Ning Liu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：preference optimization(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG