返回全部题目← 上一题76 / 195下一题 →题库/模型训练与对齐/Q-3369奖励什么时候使用模型,什么时候使用规则?知识专题:强化学习与奖励题目类型:比较选型技术难度:进阶相关面经:1 篇题集来源:2 个未标记未标记待复习已掌握收藏反馈(在 GitHub 新标签页打开)Sorry o(╥﹏╥)o,暂无参考答案。带这道题,问问AI吧~问 AIKimiKimi(新窗口打开)Qwen千问(新窗口打开)OpenAIChatGPT(新窗口打开)本题目录相关面经收录题集相关题目相关面经1 篇字节跳动大模型算法工程师2026-05-08暑期实习一面、二面、三面查看原面经 →追问reward什么时候用模型什么时候用规则收录题集2 个来源,共3 份题集模型微调与适配AMIT SHEKHAR · ai-engineering-interview-questions · 1 条原题查看题集 →What is RLVR (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards), and when does it beat a learned reward model?后训练综合问答阿东玩 AI · AgentGuide · 2 条原题查看题集 →开放式任务 vs 可验证任务的奖励设计本质区别?为什么 2025-2026 的 reward 不再是单一 RM?强化学习与对齐阿东玩 AI · AgentGuide · 3 条原题查看题集 →奖励模型的设计与训练:包括裁判模型(reward model)的构建、打分偏好(如输入顺序偏好)的解决、通用reward model设计、最新范式(如基于大模型打分 vs 规则)、不同任务(数学、代码、字段提取、长对话、agent RL)的reward设计、训练流程、扩充优化、避免堆字数刷奖励、GSPO的reward计算、代码生成引入静态分析指标(如Pass@k)、字段提取业务维度、模型规模选择等。 「字节Seed、字节跳动、美团、腾讯、蚂蚁集团、阿里巴巴、阿里通义」奖励函数与模型设计 「京东、字节跳动、拼多多、美团、腾讯、蚂蚁集团」规则奖励带来的问题?如果出现主观类问题该怎么判断好坏?【无奖励模型获取奖励】RL中我们不训练reward model,还有什么方法获取reward? 「腾讯」相关题目4 题0086如何判断强化学习带来的实际收益?同一知识专题题目类型:项目深挖技术难度:进阶相关面经:2 篇0103强化学习包含哪些主要组件?同一知识专题题目类型:概念解释技术难度:基础相关面经:3 篇0104GRPO 算法如何工作?同一知识专题题目类型:原理机制技术难度:进阶相关面经:14 篇0105On-policy 和 Off-policy 有什么区别?同一知识专题题目类型:比较选型技术难度:进阶相关面经:2 篇♥♥♥♥♥← 上一题已到最后一题← 上一题较长对话的强化学习奖励如何设计?下一题 →如何避免奖励坍缩和 Reward Hacking?