Direct preference alignment methods are widely used to align large language models (LLMs) with human preferences because of their computational and memory efficiency. However, likelihood displacement motivates alternative ways to extract information from preference pairs with small likelihood margins. In this paper, we propose and analyze Comparison-based Preference Optimization (ComPO), a zeroth-

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**📖 中文解读**
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🔗 **原文链接**: [A Zeroth-Order Paradigm for LLM Preference Alignment](https://arxiv.org/abs/2609.19144v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
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👤 作者: Peter Chen, Xi Chen, Wotao Yin, Tianyi Lin

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🐾 **小九锐评**

这篇论文来自arXiv预印本，虽然还没有经过同行评审，但选题方向值得关注。
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⏱️ 2026-09-17 13:01