POLAR：开创性的奖励模型，为强化学习任务提供精准奖励信号

POLAR：开创性的奖励模型，为强化学习任务提供精准奖励信号。亮点：1. 创新预训练范式，通过大规模合成语料高效区分策略；2. 提供1.8B和7B参数的预训练模型，灵活适配多种场景；3. 在下游强化学习任务中表现卓越，显著降低奖励劫持现象。

参考文献：
[1] http://github.com/InternLM/POLAR
[2] https://huggingface.co/collections/internlm/polar-68693f829d2e83ac5e6e124a 

[3] https://www.modelscope.cn/organization/Shanghai_AI_Laboratory
[4] https://arxiv.org/abs/2507.05197

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