在近期舉辦的第39屆國際人工智能大會（AAAI 2025）上，作業幫公司憑借其研發的“偏好導向監督微調（PoFT）”技術脫穎而出，該技術被大會正式收錄并獲得了廣泛關注。此次大會聚焦深度學習、機器學習、自然語言處理及知識計算等多個前沿技術領域，而PoFT技術正是這些領域的又一重要創新。Mmw28資訊網——每日最新資訊28at.com

在教育智能化應用的大背景下，大型語言模型的核心挑戰在于準確理解指令并給出恰當的回應。以數學題目講解為例，模型需確保解題步驟的嚴謹與表達的通俗易懂，這要求模型進行深入的“對齊訓練”。然而，高質量的教學配對數據成本高昂，傳統監督微調技術使用的“交叉熵”損失函數未能區分數據的重要性，導致模型可能學習到低質內容，進而產生理解偏差、解答質量不高或表述模糊等問題。Mmw28資訊網——每日最新資訊28at.com

作業幫的PoFT技術針對這一難題提出了新穎的解決方案，其核心在于利用多個模型作為專家，對學習數據進行權重評估，引導目標模型有選擇性地高效學習。在訓練階段，PoFT要求目標模型對數據的“置信度”必須超過一組標桿模型的平均水平，從而確保學習的有效性和可靠性。Mmw28資訊網——每日最新資訊28at.com

PoFT技術還具備出色的兼容性，它可以與現有的數據過濾技術（例如IFD和Instag）結合使用，先去除明顯劣質的數據，再通過PoFT進一步調整學習權重，提升性能。同時，PoFT也能與偏好對齊算法（如DPO）協同工作，形成“兩步訓練”流程。在Alpacaeval 2.0基準測試中，PoFT與DPO的組合方案相比傳統DPO方法，勝率提高了2.74個百分點，特別是在復雜教學場景下，過擬合風險顯著降低。Mmw28資訊網——每日最新資訊28at.com

教育應用對模型的容錯率要求極為嚴格。例如，在解答數學題時，模型需準確識別并優先采用“步驟簡潔”和“邏輯清晰”的解法。若因學習低質量數據而導致解析錯誤，可能會對學生產生誤導。PoFT技術通過“標桿模型打分”機制，使模型能夠優先學習高質量數據，精確捕捉教學過程中的特定偏好，從而提升教學效果。Mmw28資訊網——每日最新資訊28at.com

目前，PoFT技術已被應用于智能解析和個性化輔導等產品中，取得了顯著成效。此次PoFT技術在AAAI 2025的成功入選，不僅彰顯了作業幫在大模型優化領域的強大技術實力，也為智能教育場景的模型適配提供了新的解決方案，即在不依賴高成本優質數據的情況下，也能實現模型性能的穩定提升。作業幫自成立以來，一直致力于利用技術手段解決教育領域的問題，在語音識別、自然語言處理、圖像識別、大數據、云原生及音視頻技術等多個領域不斷探索，并多次榮獲國內外頂級獎項，包括中國信通院的應用優秀案例、卓越創新案例以及MIT全球十大突破技術等。Mmw28資訊網——每日最新資訊28at.com

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