arXiv cs.AI 发布于 09/14 12:00

GLARE: Generative Learning via Adversarial Reward Estimation For Social Dynamics Forecasting

(翻译)GLARE:面向社会动态预测的对抗奖励估计生成学习

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Abstract page for arXiv paper 2609.12165: GLARE: Generative Learning via Adversarial Reward Estimation For Social Dynamics Forecasting

AI 摘要

论文提出会议动态预测基准 MDFB,由 2,207 场真实会议和 24,794 条面向未来的查询构成。模型根据对话前缀与活跃问题一次性生成多轮续写,并从有用性和类人性两方面评估,而不要求复现真实未来。作者还提出 GLARE,将对抗模仿学习适配到条件语言生成,判别器得分提供 KL 正则化策略奖励。人类评估中 GLARE 在有用性和类人性上的平均胜率分别为 0.66 和 0.70,优于 SFT 和 SPIN,但仍低于真实人类续写。

AI 问答

MDFB 是什么?

MDFB 是会议动态预测基准,由 2,207 场真实会议和 24,794 条面向未来的查询构建。

GLARE 如何工作?

GLARE 将对抗模仿学习适配到条件语言生成,判别器将观察到的续写排在当前 actor 样本之上,其得分提供 KL 正则化策略奖励,并通过当前策略负样本重训练使奖励景观随 actor 演化。

GLARE 的评估结果如何?

在人类评估中,GLARE 在有用性上的平均胜率为 0.66,在类人性上为 0.70,优于 SFT 和 SPIN,但仍低于观察到的真实人类续写。

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