速報 RankTuner:以相對排名指標整合機率與熵的逐詞重權法 背景:監督微調常用逐詞重權。RankTuner提出相對排名指標,比對真實標記排名與其在預測分布下的期望排名。再以該指標倒數作為逐詞尺度來重權,使更新聚焦於真正未學到的標記,減少對先驗不確定位置的過度處罰。實驗顯示在數學推理、異分布推理與程式碼生成前期,RankTuner勝過機率或熵單一重權基線。