DeepRubric 提出证据树评分监督框架
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DeepRubric 提出证据树评分监督框架
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AI 综述
Minghang Zhu 等作者提出 DeepRubric 数据构建框架，用于为深度研究智能体生成更可靠的查询-评分标准监督数据。该框架反转了常见流程：不先给定查询再推断评估标准，而是先确定一份有证据支撑的报告应被评估哪些内容，再据此合成对齐的查询-评分标准对。 具体做法是递归扩展证据子问题，构建一棵证据树，树上的叶子作为原子化的可验证评估目标。作者称，由此得到 9K 查询-评分监督数据。
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最新进展10月15日 12:00
DeepRubric：用证据树评分标准监督高效强化学习深度研究智能体报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv cs.CLDeepRubric：用证据树评分标准监督高效强化学习深度研究智能体
DeepRubric 提出一种数据构建框架，先确定证据支撑报告应被评估的内容，再反向合成对齐的 query–rubric 对，通过递归扩展证据子问题构建证据树，其叶子作为原子可验证评估目标。
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