1.康奈尔ms

大型语言模型（LLMs）虽然通过可验证奖励的强化学习（RLVR）取得了显著进展，但仍然在很大程度上依赖外部监督（例如人工标注的数据）自博弈（self-play）提供了一种有前景的替代方案，使模型能够通过与自身反复对抗来学习，从而减少对外部监督的依赖。

2.r.w康奈尔

GAN 则提供了另一种更具吸引力的训练范式：通过对抗式地训练两个模型，其中一个模型专注于生成具有挑战性的任务或对抗样本，另一个模型则专注于解决这些任务于是问题来了：LLM 是否也可以像 GAN 一样进行训练？我们的希望是，通过赋予每个模型不同的专门化角色，可以促进持续的竞争与共同进化，从而让它们能够解决单一模型可能从根本上无法胜任的任务。

3.康奈尔ilr

为解决这一难题，来自康奈尔大学的 NLP 团队提出了

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