研究人员开发了一种名为验证器选择的自训练（VSST）的方法，该方法利用机器可验证工作流中的治理记录来监督AI模型。这些记录包括任务合同、模型尝试和验证器决策，可以训练模型可靠地执行任务，而无需明确的Oracle目标或更强的教师。在PlanBench数据集上的实验表明，使用VSST训练的模型在生成已接受计划的能力方面得到了显著提高，优于其他目标选择方法。 AI
影响 该方法可以通过利用现有的工作流数据，实现更可靠、更高效的结构化任务AI模型训练。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新AI训练方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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