奖励设计

研究者提出BV-Blend框架，通过加权融合即时奖励统计与历史集群奖励信息，显著提升了无评论家强化学习在可验证奖励任务中的训练稳定性与性能。

研究指出，随着大模型推理能力提升，AI编程代理生成复杂代码已非难事，但可靠验证其正确性成为核心挑战。验证信号需同时满足可扩展性、忠实性和鲁棒性，且必须与生成器协同进化。