我们很高兴地分享，课题组最近有一篇工作被 COLM 2026 (Conference on Language Modeling) 接收啦！ Uniform Information Density-Based Preference Optimization: 用“均匀信息密度”这个心理语言学现象作为大模型偏好优化的隐式奖励，取得了和SimPO相当甚至更好的效果，还和十几年前的“老”文献产生了联动，是一次成功让大模型说话更“拟人”的新的跨界尝试！ 祝贺一作黎永源同学！
我们很高兴地分享，课题组最近有一篇工作被 COLM 2026 (Conference on Language Modeling) 接收啦！ Uniform Information Density-Based Preference Optimization: 用“均匀信息密度”这个心理语言学现象作为大模型偏好优化的隐式奖励，取得了和SimPO相当甚至更好的效果，还和十几年前的“老”文献产生了联动，是一次成功让大模型说话更“拟人”的新的跨界尝试！ 祝贺一作黎永源同学！