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无标签引导：将测试时强化学习压缩到仅偏置子空间
原始标题：Label-free steering: Compressing test-time reinforcement learning into bias-only subspaces
内容摘要
一种无标签、仅优化偏置参数的测试时强化学习（TTRL）方法，用多数投票伪标签作为奖励，冻结预训练主干，仅训练约 100K 偏置参数。在 MATH-500 上，Qwen2.5-7B 达到 76.67% 准确率，略超其有标签偏置引导复现结果，且参数量比全参数 TTRL 少 76,000 倍。
内容分类AI 论文与研究
内容层级普通情报
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信息来源HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
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