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官方账号arXiv cs.LG@Haw-Shiuan Chang, Jeffrey Gomez, Mehul Patwari, Aryan Sajith, Hamed Zamani
推荐理由：别光看用户点了什么赞，鼠标和眼睛动的方向才是真心话。这篇论文用59人的眼动和鼠标轨迹数据训练奖励模型，准确率从55%飙到64，还开源了数据集。
IFLLM
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6月19日
11:04
这篇论文提出利用用户与LLM交互时的鼠标轨迹和眼动数据作为隐式反馈来替代昂贵的显式偏好标注。他们构建了IFLLM数据集，包含59名用户的1336个多轮问答，并记录了鼠标和眼动数据。基于这些隐式反馈训练的奖励模型将文本奖励模型的准确率从55%提升到64%。对8个LLM应用DPO后，响应质量相对提升近3倍，证明了隐式反馈在真实场景中的价值。数据集和代码已开源。