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  1. TOOL · CL_229147 ·

    新研究质疑 AI 语音奖励与人类感知的对齐程度

    研究人员调查了基于编解码器的文本到语音(TTS)模型中强化学习奖励与人类感知的对齐情况。他们使用带有风格、自然度和喜爱度主观奖励的 Group Relative Policy Optimization (GRPO),发现每种奖励主要改进了其特定的目标指标,表明主观预测器并非可互换的质量替代品。人类 A/B 测试显示了这些奖励不均匀的转移,而奖励差距分析表明,虽然有符号奖励差距可以预测听众的选择,但每轴校准仍然是异构的。研究还发现,Be…