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Validate the judge reward signal with human calibration and domain-specific evaluators

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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
38/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Tranquilla
Stack tecnologico
python
Ambito
ai, machine-learning

Direzione di ricerca

Inizia individuando il design attuale delle ricompense dell’SDK, i giudici predefiniti e le interfacce del learning-core, quindi leggi le sezioni del whitepaper che descrivono intento, aderenza, completamento e ripesatura. Il lavoro è completato quando sono supportati un workflow di calibrazione documentato, valutatori collegabili, valori grezzi per metrica di ogni episodio e un report di esempio sulla correlazione con le valutazioni umane, senza modificare il learning core.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

The analysis notes that the SDK’s reward model is conceptually clear but still evidence-light: the paper specifies intent, adherence, and completion judges, but does not show that those judges actually correlate with human judgment or domain success. That is a direct risk to the learning loop because reward misspecification can cause the learner to optimize the wrong behavior.

This ticket should turn the current reward design from a plausible architecture into a validated measurement layer.

Suggested scope

Add a reward validation study that measures judge-to-human agreement.
Add support for custom evaluators so teams can plug in domain-specific checks.
Document how to evaluate whether the default judge weights are appropriate for a given workload.
Persist raw per-metric values and make it easy to reweight historical episodes without re-running judges, which the whitepaper already points to as an advantage.

Acceptance criteria

A documented calibration workflow exists for the default judges.
The SDK supports pluggable evaluators without changing the learning core.
A sample report shows how judge scores correlate with human review or task-success outcomes.

Lingua principale
Python
Stelle
11
Fork
11
Merge medio
2g 5h
PR unite (30g)
10

Preparare l'ambiente

Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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