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Support Vector Rubrics: Closing the Gap Between Self-Generated and Human Rubrics

यह शोध पत्र सपोर्ट वेक्टर रूब्रिक्स (SVR) प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो रूब्रिक निर्माण को मैक्स-मार्जिन बाउंड्री लर्निंग के रूप में पुनर्गठित करता है ताकि प्राथमिकता डेटा से कंट्रास्टिव फीचर्स को प्रभावी ढंग से निकाला जा सके, जिससे बड़े भाषा मॉडलों (LLMs) के लिए स्व-निर्मित और मानव-एनोटेटेड मूल्यांकन मानदंडों के बीच प्रदर्शन के अंतर को कम किया जा सके।

मूल लेखक: Mengyuan Sun, Yu Li, Zhuohao Yu, Shikun Zhang, Wei Ye

प्रकाशित 2026-06-09

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CC BY 4.0

मूल लेखक: Mengyuan Sun, Yu Li, Zhuohao Yu, Shikun Zhang, Wei Ye

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

यहाँ "सपोर्ट वेक्टर रूब्रिक्स" (Support Vector Rubrics) के पेपर का सरल भाषा और रोज़मर्रा के उदाहरणों के साथ स्पष्टीकरण दिया गया है।

बड़ी समस्या: "अच्छा छात्र" बनाम "तेज़ पारखी"

कल्पना कीजिए कि आप निबंधों का एक ढेर ग्रेड कर रहे हैं। यह तय करने के लिए कि किसे 'A' ग्रेड मिलेगा, आपके पास दो तरीके हैं:

"अच्छा छात्र" दृष्टिकोण (स्व-निर्मित रूब्रिक्स/नियम): आप AI से पूछते हैं कि एक अच्छा निबंध बनाने के नियम क्या होने चाहिए। AI ऐसे नियम लिखता है जैसे, "निबंध स्पष्ट होना चाहिए," "यह पूर्ण होना चाहिए," और "यह विनम्र होना चाहिए।" ये अच्छे हैं, लेकिन बहुत ही सामान्य (generic) नियम हैं। वे स्पष्ट निबंधों के लिए तो ठीक हैं, लेकिन जब दो निबंध बहुत समान हों और दोनों ही "अच्छे" दिख रहे हों, तो ये सामान्य नियम उनके बीच अंतर नहीं कर पाते। यह जुड़वा बच्चों के बीच यह पूछकर अंतर करने की कोशिश करने जैसा है कि, "कौन लंबा है?" जबकि दोनों की लंबाई बिल्कुल एक समान है।
"तेज़ पारखी" दृष्टिकोण (मानवीय रूब्रिक्स/नियम): एक मानव विशेषज्ञ उन दो समान निबंधों को देखता है और कहता है, "निबंध A जीतता है क्योंकि इसमें एक विशिष्ट सुरक्षा चेतावनी शामिल थी जिसे निबंध B में छोड़ दिया गया था," या "निबंध B जीतता है क्योंकि इसने एक कठिन तर्क को सही ढंग से संभाला।" ये नियम उन अंतरों पर केंद्रित होते हैं जो विशिष्ट हैं।

पेपर की खोज: लेखकों ने पाया कि जब AI जज कठिन और पेचीदा सवालों को ग्रेड करने की कोशिश करते हैं, तो वे तब विफल हो जाते हैं जब वे अपने स्वयं के सामान्य नियमों का उपयोग करते हैं। उन्हें "तेज़ पारखी" शैली के नियमों की आवश्यकता होती है जो विशेष रूप से उम्मीदवारों के बीच के अंतरों पर ध्यान केंद्रित करते हैं।

समाधान: SVR (सपोर्ट वेक्टर रूब्रिक्स)

लेखकों ने SVR नामक एक नई प्रणाली बनाई है। SVR को "अंतर के नियमों" के मास्टर लाइब्रेरियन (मुख्य पुस्तकालयाध्यक्ष) के रूप में सोचें।

हर बार किसी प्रश्न को देखते समय AI से नए नियम लिखने के बजाय (जिससे केवल सामान्य सलाह मिलती है), SVR के पास पिछले उदाहरणों से सीखे गए हजारों विशिष्ट "अंतर के नियमों" का एक बना-बयाना पुस्तकालय (library) है।

यहाँ यह प्रणाली चरण-दर-चरण कैसे काम करती है, बताया गया है:

1. "अंतर" को खोजना (कॉन्ट्रास्टिव इंडक्शन - Contrastive Induction)

कल्पना कीजिए कि आपके पास निबंधों के जोड़ों का एक ढेर है जहाँ एक स्पष्ट रूप से दूसरे से बेहतर है। "एक अच्छा निबंध क्या बनाता है?" यह पूछने के बजाय, SVR AI से पूछता है: "वह एक विशिष्ट चीज़ क्या थी जिसने निबंध A को निबंध B से बेहतर बनाया?"

उदाहरण: एक शेफ से यह पूछने के बजाय कि "एक अच्छा बर्गर क्या बनाता है?", आप उससे पूछते हैं, "इस बर्गर को उस बर्गर से बेहतर क्यों बनाया?" उत्तर यह हो सकता है, "पनीर पूरी तरह से पिघला हुआ था," न कि केवल "इसका स्वाद अच्छा था।"
SVR इन विशिष्ट उत्तरों को एकत्र करता है और उन्हें एक विशाल रूब्रिक बैंक (नियमों का पुस्तकालय) में रखता है।

2. सही नियमों को चुनना सीखना (द सिलेक्टर - The Selector)

हर नियम हर सवाल पर लागू नहीं होता। यदि आप गणित का प्रश्न ग्रेड कर रहे हैं, तो आपको "विनम्रता" के नियम की आवश्यकता नहीं है। यदि आप सुरक्षा संबंधी प्रश्न ग्रेड कर रहे हैं, तो आपको "कोड फॉर्मेटिंग" के नियम की आवश्यकता नहीं है।

SVR एक सिलेक्टर (एक स्मार्ट लाइब्रेरियन की तरह) सीखता है। जब कोई नया प्रश्न आता है, तो लाइब्रेरियन प्रॉम्प्ट को देखता है और पुस्तकालय से तुरंत उन शीर्ष 6 नियमों को निकाल लेता है जो उस विशिष्ट स्थिति के लिए सबसे अधिक प्रासंगिक हैं।
भ्रम से बचने के लिए वह बाकी पुस्तकालय को अनदेखा कर देता है।

3. और भी कठिन बनना (एडवर्सरियल रिफाइनमेंट - Adversarial Refinement)

कभी-कभी, सिस्टम गलत हो जाता है। हो सकता है कि उसने सोचा कि निबंध A बेहतर था, लेकिन वास्तव में वह निबंध B था।

SVR इन गलतियों को प्रशिक्षण अभ्यास (training drills) की तरह लेता है। यह गलती को देखता है और AI को एक "नकली" निबंध बनाने के लिए कहता है जो विजेता के लगभग उतना ही अच्छा है लेकिन जिसमें एक छिपा हुआ दोष है।
इसके बाद यह सिस्टम को एक नया नियम खोजने के लिए मजबूर करता है जो उस विशिष्ट दोष को पहचान सके। यह एक कोच की तरह है जो कहता है, "तुमने वह पंच मिस कर दिया? ठीक है, अब उस विशिष्ट पंच से बचने का अभ्यास करो जब तक कि तुम उसे मिस न कर सको।"
यह प्रक्रिया नियमों के पुस्तकालय को और भी सटीक और केंद्रित बनाए रखती है।

4. अंतिम ग्रेड (The Final Grade)

जब SVR को किसी नए जोड़े के जवाबों को ग्रेड करने की आवश्यकता होती है:

यह प्रॉम्प्ट को देखता है।
सिलेक्टर पुस्तकालय से शीर्ष 6 नियम चुनता है।
AI जज उन विशिष्ट 6 नियमों को दोनों प्रतिक्रियाओं पर लागू करता है।
यह इस आधार पर स्कोर की गणना करता है कि प्रत्येक प्रतिक्रिया उन विशिष्ट नियमों में कितनी अच्छी तरह फिट बैठती है।

यह क्यों महत्वपूर्ण है (परिणाम)

पेपर ने इसका परीक्षण RubricBench नामक एक बहुत कठिन बेंचमार्क पर किया, जो ऐसे पेचीदा सवालों से भरा है जहाँ AI आमतौर पर विफल हो जाता है।

अंतर (The Gap): इससे पहले, अपने स्वयं के नियमों का उपयोग करने वाले AI जज मानव विशेषज्ञों से लगभग 24 अंक पीछे थे।
सुधार (The Fix): SVR के साथ, AI जज मानव विशेषज्ञों के 0.3 अंक के करीब पहुँच गए।
उदाहरण: यह एक ऐसे छात्र की तरह है जो एक कठिन परीक्षा में पहले 'C' ग्रेड प्राप्त करता था, लेकिन SVR का उपयोग करने के बाद, वह 'A+' प्राप्त कर रहा है जो शिक्षक के अपने ग्रेडिंग से लगभग अछूत (indistinguishable) है।

मुख्य बातें (Key Takeaways)

पहिए का पुन: आविष्कार न करें: हर सवाल के लिए नए नियम लिखने के बजाय, अंतरों पर केंद्रित पूर्व-प्रशिक्षित नियमों के पुस्तकालय का उपयोग करें।
सामान्य से विशिष्ट बेहतर है: जो नियम कहते हैं "स्पष्ट रहें" वे कमजोर हैं। जो नियम कहते हैं "यदि विषय खतरनाक है तो सुरक्षा चेतावनी शामिल करें" वे मजबूत हैं।
एक पुस्तकालय, कई जज: "रूब्रिक बैंक" को एक बार प्रशिक्षित किया जाता है। एक बार बनने के बाद, इसे किसी भी AI जज (बड़े या छोटे) द्वारा बिना पुन: प्रशिक्षित किए उपयोग किया जा सकता है। यह एक सार्वभौमिक नियम पुस्तिका की तरह है जिसे कोई भी रेफरी उपयोग कर सकता है।

संक्षेप में, SVR AI को एक सामान्य "अच्छे छात्र" के बजाय एक "तेज़ पारखी" बनने की शिक्षा देता है जो जानता है कि कठिन होने पर वास्तव में क्या देखना है।

तकनीकी सारांश: सपोर्ट वेक्टर रूब्रिक्स (SVR)

समस्या विवरण

रूब्रिक-आधारित मूल्यांकन, LLM (लार्ज लैंग्वेज मॉडल) आउटपुट के आकलन के लिए एक आशाजनक प्रतिमान के रूप में उभरा है, जो मॉडल के निर्णयों को मानवीय प्राथमिकताओं के साथ संरेखित करने के लिए संरचित और सत्यापन योग्य मानदंड प्रदान करता है। हालाँकि, स्व-जनित रूब्रिक्स (स्वयं जज मॉडल द्वारा निर्मित) और मानव-एनोटेटेड रूब्रिक्स के बीच एक महत्वपूर्ण "विभेदक अंतराल" (discriminative gap) बना हुआ है, विशेष रूप से कठिन उदाहरणों पर जहाँ प्रतिक्रियाएँ सूक्ष्म होती हैं।

लेखकों का तर्क है कि यह अंतराल एक वस्तुनिष्ठ बेमेल (objective mismatch) के कारण है:

स्व-जनित रूब्रिक्स सामान्य आयामों (जैसे स्पष्टता, पूर्णता) का उपयोग करके "अच्छी प्रतिक्रियाओं" का वर्णन करते हैं जो सभी उत्तरों पर समान रूप से लागू होते हैं।
प्रभावी मानदंड निर्णय सीमा (decision boundary) के पास के करीबी उम्मीदवारों के बीच अंतर करने में सक्षम होने चाहिए, जो विशिष्ट कारकों (जैसे सुरक्षा चेतावनी की उपस्थिति, काउंटर-एग्जांपल को संभालना) की पहचान कर सकें जो एक पसंदीदा प्रतिक्रिया को अस्वीकृत प्रतिक्रिया से अलग करते हैं।

वर्तमान विधियाँ अक्सर इन सीमा-प्रासंगिक मानदंडों को पकड़ने में विफल रहती हैं, जिससे RubricBench जैसे बेंचमार्क पर मानव-स्तर के ओरेकल प्रदर्शन से काफी नीचे प्रदर्शन स्थिर हो जाता है।

कार्यप्रणाली: सपोर्ट वेक्टर रूब्रिक्स (SVR)

SVR रूब्रिक निर्माण को प्राथमिकता डेटा पर मैक्स-मार्जिन बाउंड्री लर्निंग (max-margin boundary learning) के रूप में पुनर्गठित करता है, जो सपोर्ट वेक्टर मशीनों (SVM) के साथ एक सादृश्य (analogy) बनाता है जहाँ निर्णय सीमाएँ सेंट्रोइड्स के बजाय "सपोर्ट वेक्टर्स" (कठिन मामलों) द्वारा आकार लेती हैं। यह ढांचा चार मुख्य घटकों से बना है:

1. विभेदक फीचर स्पेस के रूप में रूब्रिक बैंक

प्रत्येक प्रॉम्प्ट के लिए एक नया रूब्रिक बनाने के बजाय, SVR प्राकृतिक-भाषा मानदंडों का एक वैश्विक रूब्रिक बैंक ( $B = \{c_1, \dots, c_M\}$ ) बनाए रखता है।

कॉन्ट्रास्टिव फीचर इंडक्शन (Contrastive Feature Induction): केवल यह पूछने के बजाय कि "एक अच्छी प्रतिक्रिया क्या बनाती है?", सिस्टम एक LLM से ऐसे रूब्रिक्स प्रस्तावित करने के लिए कहता है जो विशेष रूप से दिए गए प्रॉम्प्ट ( $x$ ) के लिए एक पसंदीदा प्रतिक्रिया ( $r^+$ ) को एक अस्वीकृत प्रतिक्रिया ( $r^-$ ) से अलग करते हैं।
फीचर एनकोडिंग: प्रत्येक रूबिक $c_i$ के लिए, एक LLM जज दोनों प्रतिक्रियाओं का अगल-बगल निरीक्षण करता है ताकि एक स्केलर डिफरेंशियल फीचर $z_i \in [-1.25, 1.25]$ उत्पन्न किया जा सके, जो प्राथमिकता की दिशा और शक्ति को एनकोड करता है।

2. स्पार्स मैक्स-मार्जिन स्कोरिंग (Sparse Max-Margin Scoring)

SVR एक स्कोरिंग फंक्शन $F(x, r_a, r_b)$ सीखता है जो प्रति-रूब्रिक निर्णयों को एकत्रित करता है।

प्रॉम्प्ट-कंडीशनड सेलेक्टर ( $\alpha(x)$ ): एक हल्का नेटवर्क (TF-IDF एम्बेडिंग्स पर MLP) एक स्पार्समैक्स (sparsemax) प्रोजेक्शन के साथ एक विशिष्ट प्रॉम्प्ट के लिए वैश्विक बैंक से प्रासंगिक रूब्रिक्स के एक छोटे उपसमूह का चयन करता है, जिससे अप्रासंगिक प्रविष्टियों को सटीक रूप से शून्य तक पहुँचा दिया जाता है।
ग्लोबल वेट्स ( $w$ ): एक साझा वेट वेक्टर सभी प्रॉम्प्ट्स में प्रत्येक रूब्रिक के महत्व को कैलिब्रेट करता है।
उद्देश्य: सिस्टम एक मिश्रित लॉस $L = L_{pref} + L_{div}$ को कम करता है, जहाँ $L_{pref}$ पसंदीदा जोड़ों के लिए एक सकारात्मक मार्जिन लागू करता है, और $L_{div}$ रेडंडेंट (पाठ्य रूप से समान) रूब्रिक्स के चयन को दंडित करता है।

3. एडवरसेरियल रिफाइनमेंट लूप (Adversarial Refinement Loop)

यह सुनिश्चित करने के लिए कि रूब्रिक बैंक कठिन मामलों को कवर करे, SVR एक पुनरावृत्ति परिशोधन प्रक्रिया का उपयोग करता है:

सपोर्ट पेयर माइनिंग: प्रत्येक प्रशिक्षण दौर के बाद, कम मार्जिन वाले जोड़ों (गलत रैंक किए गए या कम आत्मविश्वास वाले) की पहचान की जाती है, जिन्हें "सपोर्ट पेयर्स" कहा जाता है।
एडवरसेरियल प्रोबिंग: प्रत्येक सपोर्ट पेयर के लिए, एक LLM प्रोब एक "हार्ड नेगेटिव" ( $r_{adv}$ ) का संश्लेषण करता है—एक ऐसी प्रतिक्रिया जो प्रशंसनीय है लेकिन कम से कम एक सारभूत मानदंड पर $r^+$ से निम्नतर है।
पुनः इंडक्शन (Re-induction): ये हार्ड नेगेटिव्स एक नए कॉन्ट्रास्टिव इंडक्शन दौर को बीज देते हैं, जो एडवरसेरियल उदाहरणों द्वारा उजागर किए गए विफलता मोड के लिए विशिष्ट रूब्रिक्स को खोजते हैं।

4. बैंक प्रूनिंग (Bank Pruning)

बैंक को अनिश्चित रूप से बढ़ने से रोकने के लिए, एक चार-मानदंड प्रूनिंग चरण उन प्रविष्टियों को हटा देता है जो कम-वेट वाली हैं, कम सक्रिय होती हैं, रेडंडेंट हैं, या जिनमें सपोर्ट-पेयर कवरेज की कमी है। यह सुनिश्चित करता है कि अंतिम बैंक सीमित, गैर-रेडंडेंट और सीमा-प्रासंगिक मानदंडों पर केंद्रित हो।

मुख्य योगदान

समस्या का पुनर्गठन: लेखकों ने पहचान की कि वर्तमानता में विभेदक अंतराल वर्णनात्मक बनाम विभेदक उद्देश्यों के बीच बेमेल है, यह प्रदर्शित करते हुए कि जज पर्याप्त, सीमा-विशिष्ट मानदंडों के साथ विश्वसनीय रूप से स्कोर कर सकते हैं।
SVR फ्रेमवर्क: एक अभिनव ढांचा जो मैक्स-मार्जिन बाउंड्री लर्निंग के माध्यम से रूब्रिक्स का निर्माण करता है, जिसमें एक वैश्विक बैंक, एक प्रॉम्प्ट-कंडीशनड सेलेक्टर, सीखी गई महत्व वेट्स और एडवरसेरियल रिफाइनमेंट का उपयोग किया जाता है।
प्रदर्शन: SVR RubricBench पर 82.8% पेयरवाइज सटीकता प्राप्त करता है, जो मानव-रूब्रिक ओरेकल (83.1%) के साथ 24.1 अंकों के अंतर को घटाकर केवल 0.3 अंक कर देता है।
स्थानांतरणीयता (Transferability): सीखा गया रूब्रिक बैंक एक बार प्रशिक्षित होता है और विषम जज परिवारों (जैसे GPT-OSS, DeepSeek, Qwen) और अनदेखे बेंचमार्क पर बिना पुनः प्रशिक्षण या प्रति-प्रॉम्प्ट रूब्रिक जनरेशन के प्रभावी ढंग से स्थानांतरित होता है।

प्रयोगात्मक परिणाम

RubricBench (विभेदक अंतराल)

SVR प्रदर्शन: 82.8% सटीकता।
तुलना: यह स्टेट-ऑफ-द-आर्ट स्केलर रिवॉर्ड मॉडल्स (Skywork: 61.0%), जेनेरेटिव रिवॉर्ड मॉडल्स (RM-R1: 46.0%), और स्व-जनित रूब्रिक बेसलाइन्स (लगभग 59-60%) को पछाड़ता है।
ओरेकल गैप: मानव-एनोटेटेड ओरेकल (83.1%) के साथ अंतर को 0.3 अंक तक कम कर देता है, जो स्व-जनित रूब्रिक्स के 24.1-पॉइंट अंतर की तुलना में एक महत्वपूर्ण सुधार है।
डोमेन विश्लेषण: SVR चैट, इंस्ट्रक्शन फॉलोइंग (IF), STEM और कोड में ओरेकल के बराबर या उससे बेहतर प्रदर्शन करता है। शेष अंतर मुख्य रूप से सेफ्टी (सुरक्षा) में है, जहाँ मानव रूब्रिक्स दुर्लभ, उच्च-दांव वाले भेदों (जैसे रिफ्यूजल बाउंड्रीज़) को बेहतर ढंग से कैप्चर करते हैं।

रिवॉर्ड मॉडलिंग बेंचमार्क

RewardBench 1 & 2 / RM-Bench: SVR समर्पित रिवॉर्ड मॉडल्स (जैसे Skywork: 90.3% के मुकाबले 87.2% औसत) के प्रतिस्पर्धी बना रहता है।
इंस्ट्रक्शन फॉलोइंग: SVR सटीक इंस्ट्रक्शन फॉलोइंग पर स्केलर मॉडल्स को काफी पीछे छोड़ देता है (81.9% बनाम 64.1%), जो RubricBench में देखी गई बढ़त को आगे बढ़ाता है।
सेफ्टी (सुरक्षा): SVR उद्देश्य-निर्मित सुरक्षा मॉडल्स (जैसे Skywork: 95.7%) के सामने झुक जाता है, जो यह दर्शाता है कि जबकि SVR सामान्य अलाइनमेंट में उत्कृष्ट है, विशेष सुरक्षा प्रशिक्षण इस विशिष्ट डोमेन के लिए बेहतर है।

एब्लेशन और विश्लेषण

घटक: कॉन्ट्रास्टिव इंडक्शन को हटाने से 9.3% की गिरावट आती है; सपोर्ट-पेयर माइनिंग को हटाने से 5.2% की गिरावट आती है।
स्थानांतरणीयता: जब GPT-OSS-120B पर प्रशिक्षित बैंक को अन्य जजों (GPT-20B, GPT-4o-mini, DeepSeek, Qwen) पर लागू किया जाता है, तो SVR लगातार वैनिला और स्व-जनित बेसलाइन्स से >23 अंक से बेहतर प्रदर्शन करता है, जो सिद्ध करता है कि रूब्रिक सिग्नल काफी हद तक जज-अज्ञेय (judge-agnostic) हैं।
पूरकता: SVR और मानव रूब्रिक्स लगभग 27% मामलों में असहमत होते हैं। SVR उन मामलों को अनूठे रूप से हल करता है जहाँ मानव रूब्रिक्स सतही कवरेज को अधिक महत्व देते हैं, जबकि मानव उन मामलों को अनूखे रूप से हल करते हैं जहाँ SVR में "टास्क कंप्लीशन" रूब्रिक्स की कमी होती है।

महत्व और दावे

पेपर का दावा है कि वर्तमान रूब्रिक-आधारित जजिंग में विभेदक अंतराल काफी हद तक इस बात का परिणाम है कि रूब्रिक्स कैसे प्राप्त किए जाते हैं (जेनेरिक जनरेशन बनाम बाउंड्री लर्निंग)। इसे मैक्स-मार्जिन लर्निंग समस्या के रूप में मानकर, SVR यह प्रदर्शित करता है कि:

सीमा-निर्धारित मानदंड (Boundary-defining criteria) केवल प्राथमिकता संकेतों से प्रेरित किए जा सकते हैं, बिना प्रति-इंस्टेंस मानव लेखन के।
एक वैश्विक, पुन: प्रयोज्य रूब्रिक बैंक को एक बार प्रशिक्षित किया जा सकता है और विविध जजों और कार्यों के लिए तैनात किया जा सकता है, जो अंतराल को पाटने का एक व्यवस्थित मार्ग प्रदान करता है।
यह दृष्टिकोण डाउनस्ट्रीम पाइपलाइनों (RLHF, रिजेक्शन सैंपलिंग) के लिए एक लाइटवेट, ड्रॉप-इन रिप्लेसमेंट प्रदान करता है जो रूब्रिक जनरेशन को रिस्पॉन्स कंटेंट से अलग करता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि उम्मीदवार प्रतिक्रियाओं को देखे जाने से पहले मूल्यांकन मानदंड निश्चित हों।

लेखक अपनी सीमाओं के संबंध में विनम्र बने हुए हैं, यह नोट करते हुए कि बैंक अपने प्रशिक्षण जज से पूर्वाग्रह (biases) विरासत में लेता है, इसमें अपने डिस्क्रीट (discrete) स्वभाव के कारण कर्नल-आधारित SVM के कठोर अभिसरण (convergence) गारंटी की कमी है, और हालांकि मार्जिन एक रिवॉर्ड सिग्नल के रूप में कार्य करता है, प्रत्यक्ष डाउनस्ट्रीम पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन लाभों को इस कार्य में स्पष्ट रूप से सत्यापित नहीं किया गया है।