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ProRubric: il reward hacking nel RL basato su griglie si combatte al livello del protocollo

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Nel reinforcement learning basato su rubriche, l'aggregazione addittiva dei criteri permette alla politica di compensare un errore decisivo con consigli non richiesti. ProRubric (ByteDance) raggruppa i criteri in dimensioni di protocollo che contano solo se tutti i criteri tengono e nessuna clausola di fallimento scatta: su consultazioni cliniche l'appropriatezza sale di 10,8 punti senza perdita di copertura, con i criteri invariati parola per parola.

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