論文の概要: Rubric-to-Code Credit Assignment for Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.27906v2
• Date: Mon, 31 Aug 2026 09:54:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-01 15:47:04.372889
• Title: Rubric-to-Code Credit Assignment for Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習のためのルーブリック・コード・クレジット・アサインメント
• Abstract要約: textbfRubric-to-Code Credit Assignment (RCCA)は、明示的な機能的ルーリックに関するトレーニングタスクを構築する。 textbfLing-RCCA-FlashはMiniAppBenchで41.25得点し、Ling-3.0-Flashを32.20ポイント改善し、Claude Opus 4.5をわずかに上回った。 また、ArtifactsBenchでは76.19に到達し、SFTモデルを4.48ポイント改善し、GPT-5スコアを3.64ポイント越えて公式のArtifactsBenchリーダーボード設定の下で新しいトップスコアを確立した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.1862592292469
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Interactive web application generation requires models to produce usable HTML, CSS, and JavaScript applications from natural language requests. Unlike conventional code generation, application quality depends on multiple user-facing functional requirements, each often tied to localized code regions such as event handlers, state updates, DOM fragments, or CSS selectors. Standard GRPO collapses these structured outcomes into a single sequence-level reward and applies the resulting advantage uniformly to all tokens, weakening credit assignment. We propose \textbf{Rubric-to-Code Credit Assignment} (RCCA), a reinforcement learning framework that converts rubric-level functional feedback into localized optimization signals over generated code. RCCA builds training tasks around explicit functional rubrics, uses a hierarchical reward to separate format, source-code, runtime, and functional failures, and aligns evaluator-generated textual attributions with responsible code spans and generated tokens. The resulting model, \textbf{Ling-RCCA-Flash}, scores 41.25 on MiniAppBench, improving Ling-3.0-Flash by 32.20 points and slightly surpassing Claude Opus 4.5. It also reaches 76.19 on ArtifactsBench, improving the SFT model by 4.48 points and establishing a new top score under the official ArtifactsBench leaderboard setting by surpassing the GPT-5 score by 3.64 points, suggesting transferable implementation-level gains.
• Abstract（参考訳）: インタラクティブなWebアプリケーション生成には、自然言語要求から利用可能なHTML、CSS、JavaScriptアプリケーションを生成するモデルが必要である。 従来のコード生成とは異なり、アプリケーション品質は複数のユーザ向きの機能要件に依存しており、それぞれがイベントハンドラ、状態更新、DOMフラグメント、CSSセレクタといったローカライズされたコード領域に結び付けられていることが多い。 標準GRPOは、これらの構造化結果を単一のシーケンスレベルの報酬に分解し、結果として得られる利点を全てのトークンに均一に適用し、クレジット割り当てを弱める。 本稿では,ルーブリックレベルの関数フィードバックを局所最適化信号に変換する強化学習フレームワークである‘textbf{Rubric-to-Code Credit Assignment} (RCCA) を提案する。 RCCAは、明示的な機能的ルーリックに関するトレーニングタスクを構築し、階層的な報酬を使用して、フォーマット、ソースコード、ランタイム、関数的障害を分離し、評価器生成したテキスト属性を、責任のあるコードスパンと生成されたトークンと整合させる。 結果のモデルである「textbf{Ling-RCCA-Flash}」はMiniAppBenchで41.25点を獲得し、Ling-3.0-Flashを32.20点改善し、Claude Opus 4.5をわずかに上回った。 また、ArtifactsBenchでは76.19に到達し、SFTモデルを4.48ポイント改善し、GPT-5スコアを3.64ポイント上回ることで公式のArtifactsBenchリーダーボード設定の下で新しいトップスコアを確立した。

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