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官方一手arXiv: DeepSeek@Yanyu Chen, Yue Li, Yongyi Cui, Dongsheng Shi, Lichang Dai
推荐理由：Qwen3.5用强化学习学会在污染检索中挑有用证据，成功率从22%提到26%，还不掉通用分。
DAPO
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7月23日
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SelectBench是一个控制性基准和训练集，用于大语言模型选择性采纳检索结果中的证据。基于Qwen3.5-4B，使用DAPO强化学习方法，通过确定性规则奖励或语义法官进行后训练。在325样本的SelectBench-v2测试集上，严格成功率从原始检查点的22.46%提升至DAPO-Rule的25.54%和DAPO-DeepSeek的26.46%。两种策略均减少了禁止内容采纳，生成了更短更聚焦的回答，但提示注入跟随能力未改善。在MMLU和干净HotpotQA上未见明显退化，表明通用能力保持。