It's clear that 2026 will be the "RL" big year. How AI labs use productive data in real-time (almost) training without comprising user experience , data privacy and evaluate is even a bigger questions. CC is rising from there.
OpenAI's blog () points out that today’s language models hallucinate because training and evaluation reward guessing instead of admitting uncertainty. This raises a natural question: can we reduce hallucination without hurting utility?🤔
On-policy RL with our Binary Retrieval-Augmented Reward (RAR) can improve factuality (40% reduction in hallucination) while preserving model utility (win rate and accuracy) of fully trained, capable LMs like Qwen3-8B.
[1/n]
1,46K
7
De inhoud op deze pagina wordt geleverd door derden. Tenzij anders vermeld, is OKX niet de auteur van het (de) geciteerde artikel(en) en claimt geen auteursrecht op de materialen. De inhoud is alleen bedoeld voor informatieve doeleinden en vertegenwoordigt niet de standpunten van OKX. Het is niet bedoeld als een goedkeuring van welke aard dan ook en mag niet worden beschouwd als beleggingsadvies of een uitnodiging tot het kopen of verkopen van digitale bezittingen. Voor zover generatieve AI wordt gebruikt om samenvattingen of andere informatie te verstrekken, kan deze door AI gegenereerde inhoud onnauwkeurig of inconsistent zijn. Lees het gelinkte artikel voor meer details en informatie. OKX is niet verantwoordelijk voor inhoud gehost op sites van een derde partij. Het bezitten van digitale activa, waaronder stablecoins en NFT's, brengt een hoge mate van risico met zich mee en de waarde van deze activa kan sterk fluctueren. Overweeg zorgvuldig of de handel in of het bezit van digitale activa geschikt voor je is in het licht van je financiële situatie.