Reward models are metrics in disguise—let’s bridge the fields

Two tribes, one problem. 🎭📏🧠🔧

This position paper argues that reward models (used in post-training) and evaluation metrics tackle the same task: judging output quality. Yet they’ve grown apart—duplicating terms and mistakes. The authors survey both areas, show cases where metrics beat reward models, and chart shared challenges: spurious correlations, reward hacking, data quality, and meta-evaluation.

Why it matters: Unifying practices can yield better preferences, less gaming, and more calibrated evaluation.

If you tune models or score them, this is your handshake moment.

Paper: http://arxiv.org/abs/2510.03231v1
Register: https://www.AiFeta.com

Paper: http://arxiv.org/abs/2510.03231v1

Register: https://www.AiFeta.com

#RLHF #RewardModels #Evaluation #Metrics #NLP #AIAlignment #RewardHacking #MetaEvaluation

Read more

Tekoälyapuria ei kannata valita pelkän esittelytekstin perusteella

Tekoälyapuria ei kannata valita pelkän esittelytekstin perusteella

Uusi vertailu osoittaa, että sanat ja teot eivät kulje käsi kädessä: oikeat koesuoritukset parantavat hakutuloksia, kun etsitään sopivaa tekoälyapuria tuhansien joukosta. Olet etsimässä verkosta apuria, joka hoitaisi puolestasi arjen askareita: täyttäisi lomakkeen, järjestäisi matkasuunnitelman tai seulisi pitkän asiakirjakasan ydinkohdat. Vastassa on valikoima, joka muistuttaa sovelluskauppaa steroideilla. Jokainen ”tekoälyagentti” lupaa paljon

By Kari Jaaskelainen
Hakutulosten kannattaa olla hyödyllisiä, ei vain samankaltaisia

Hakutulosten kannattaa olla hyödyllisiä, ei vain samankaltaisia

Kielimallien taustahaku paranee, kun osumat valitaan sen mukaan, auttavatko ne vastausta — ja se voi olla yli satakertaisesti nopeampaa kuin nykyinen tapa. Kuvittele, että kysyt työpaikan chat-robotilta: “Mitä viime kuun kokouspäiväkirjassa päätettiin etätyöpäivistä?” Robotti selaa arkistoja ja poimii sinulle pätkän, jossa toistellaan, mitä etätyö tarkoittaa. Teksti on aiheeltaan lähellä kysymystä,

By Kari Jaaskelainen
Yksi malli voi pian puhua, soittaa ja kolista – pelkillä tekstiohjeilla

Yksi malli voi pian puhua, soittaa ja kolista – pelkillä tekstiohjeilla

Kun tekee kotivideota, ääni on usein suurin vaiva. Juonto syntyy yhdellä sovelluksella, taustamusiikki toisella ja ukkosen jyrinä kolmannella. Jokainen työkalu ymmärtää erilaisia komentoja, eikä mikään niistä oikein “puhu” toistensa kanssa. Lopputulos on pienen palapelityön tulos. Vuosia on ajateltu, että näin tämän kuuluukin mennä. Puhe on sanoja ja lauseita – hyvin jäsenneltyä.

By Kari Jaaskelainen
Tekoälyn kanssa pärjäämme paremmin sopimalla kuin komentamalla

Tekoälyn kanssa pärjäämme paremmin sopimalla kuin komentamalla

Puhelimesi suosittelee seuraavaa kappaletta, karttasovellus ehdottaa nopeinta reittiä, tekstinkorjaus päättää puolestasi, mitä olit ehkä sanomassa. Harva näistä järjestelmistä tottelee sinua sokeasti. Useammin huomaat itse muokkaavasi tapojasi niiden mukaan – ja ne puolestaan mukautuvat sinuun. Arkinen kokemus paljastaa: emme enää elä maailmassa, jossa kone on vain hiljainen renki. Silti puhe tekoälystä palaa

By Kari Jaaskelainen