FORK奖励机制缓解规范RL奖励作弊

Hyun Ryu等研究人员提出FORK奖励机制，旨在解决基于评分标准的强化学习中普遍存在的“奖励黑客”现象，即模型通过不当方式获取高分而非真正提升质量。 FORK机制通过联合优化召回率与新颖的精准度目标来实现改进，要求模型响应中的每个单元都具备必要性和事实正确性，分别由评分标准驱动的必要性信用和事实正确性评分器进行衡量。 实验结果显示，FORK在RubricHub-Medical上将胜率从10.6%提升至68.0%，在HealthBench上从22.1%提升至74.1%，同时在保持相似评分标准覆盖率的情况下，实现了平衡覆盖与响应质量的帕累托最优性能，优于现有方法。

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