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From RLVR to RLSVR: Task Transformation Induces Self-Verifiable Rewards for Open-Ended LLM Self-Improvement

从可验证奖励强化学习到自验证奖励强化学习：任务转换为开放式语言模型自我改进带来自验证奖励

Qinsi Wang, Jing Shi, Huazheng Wang, Kun Wan, Yiran Wu, Bo Liu, Qingyun Wu, Hai Helen Li, Yiran Chen, Handong Zhao, Wentian Zhao

机构 * Duke University（杜克大学） ； Adobe Inc.（奥多比公司） ； Oregon State University（俄勒冈州立大学） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Amazon（亚马逊） 纠错

AI总结 研究针对开放式LLM自我改进中奖励验证问题，提出基于任务转换的RLSVR方法，通过SpyRL实例化，在文本摘要等任务实验中，该方法在不可验证任务上优于现有方法，在可验证推理任务上有提升，扩展了基于RLVR的自我改进。

Comments COLM 2026

CompoSE: Compositional Synthesis and Editing of 3D Shapes via Part-Aware Control

CompoSE：通过部分感知控制进行3D形状的组合合成与编辑

Habib Slim, Shariq Farooq Bhat, Mohamed Elhoseiny, Yifan Wang, Mike Roberts

机构 * King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)（卡布斯大学） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

AI总结 本文提出CompoSE方法，通过部分感知控制实现3D形状的组合合成与编辑，核心方法是使用扩散变压器架构在局部和全局之间交替处理部分，并通过新颖的条件技术确保对用户输入的强遵循，主要贡献是无需部分级文本提示即可直接从用户粗略布局指导中学习部分语义和对称性。