arXiv:2610.30349v1 Announce Type: new Abstract: LLMs are increasingly consulted for moral judgment. We aim to improve performance on such tasks by rewarding good arguments, on the premise that arguing well increases the likelihood of judging well. We train a reinforcement learning policy initialized from a state-of-the-art language model in a self-judged tournament with masked thinking: the generated arguments are judged pairwise on argument quality by the policy itself. As an empirical basis, we extract authentic dilemmas from classic novels, using a logic solver to verify that each constitut
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年10月24日 · 原文日期：2026年10月23日
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人工核验：尚无核验记录
