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]
1.765
8
Der Inhalt dieser Seite wird von Drittparteien bereitgestellt. Sofern nicht anders angegeben, ist OKX nicht der Autor der zitierten Artikel und erhebt keinen Anspruch auf das Urheberrecht an den Materialien. Die Inhalte dienen ausschließlich zu Informationszwecken und spiegeln nicht die Ansichten von OKX wider. Sie stellen keine Form der Empfehlung dar und sind weder als Anlageberatung noch als Aufforderung zum Kauf oder Verkauf digitaler Assets zu verstehen. Soweit generative KI zur Bereitstellung von Zusammenfassungen oder anderen Informationen eingesetzt wird, kann der dadurch erzeugte Inhalt ungenau oder widersprüchlich sein. Mehr Infos findest du im verlinkten Artikel. OKX haftet nicht für Inhalte, die auf Drittpartei-Websites gehostet werden. Digitale Assets, einschließlich Stablecoins und NFT, bergen ein hohes Risiko und können stark schwanken. Du solltest sorgfältig überlegen, ob der Handel mit oder das Halten von digitalen Assets angesichts deiner finanziellen Situation für dich geeignet ist.