清华提出 UDS：面向 LLM 监督微调的效用-多样性在线 batch 选择框架，入选 ICML'26
不用全量数据反复训练！清华UDS智能过滤劣质样本，算力成本腰斩｜ICML’26
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AI 导读
清华大学自动化系团队提出 UDS（Utility-Diversity Sampling），一个面向大语言模型 SFT 的在线 batch 选择框架，利用前向传播已有的 logits 同时评估样本效用与多样性，无需验证集、参考模型或额外反向传播。
来源：量子位 · 微信公众号 · mp.weixin.qq.com