CPQS-TUNING 论文引文阅读

我直接按你这篇 CPQS‑Tuning 原文的章节逻辑，把参考文献里 最值得读、最经典、最能支撑你论文 的论文，按章节整理好， 标题+年份+一句话推荐理由 ，你写综述直接抄。

一、引言 / 指令微调基础（必看 5 篇）

Training language models to follow instructions with human feedback （InstructGPT, 2022）
推荐：指令微调 + RLHF 开山之作，所有对齐工作的源头，必须引。
Stanford Alpaca: An instruction-following LLaMA model （Alpaca, 2023）
推荐：开源指令微调范式鼻祖，你用的 Alpaca‑GPT4 就是它的延伸。
Language models are few‑shot learners （GPT‑3, 2020）
推荐：基座大模型预训练的里程碑，解释"基座模型为什么需要微调"。
LIMA: Less is more for alignment （2023）
推荐：高质量小数据胜过大数据，直接支撑你"数据过滤/精选"的动机。
The Flan Collection: Designing data and methods for effective instruction tuning （2023）
推荐：指令微调数据工程最系统工作，奠定数据质量重要性。

Alpagasus: Training a better alpaca with fewer data （ICLR 2024）
推荐：用强 LLM 打分做数据过滤，你论文里直接对比的 SOTA。
MoDS: Model‑oriented data selection for instruction tuning （2023）
推荐：面向目标模型的数据选择，和你"模型自感知"思路最接近。
Superfiltering: Weak‑to‑strong data filtering for fast instruction tuning （ACL 2024）
推荐：小模型替大模型过滤，低成本数据筛选标杆，你必对比。
What makes good data for alignment? （ICLR 2024）
推荐：自动数据选择最全面综述类工作，适合写相关工作。

I've got the "answer"! Interpretation of LLM hidden states in QA （2024）
推荐：证明隐状态包含质量/正确性信号，直接支撑你 CPQS 核心假设。
Latent space chain‑of‑embedding enables output‑free LLM self‑evaluation （2024）
推荐：不用生成答案，用隐状态做自我评估，和你思路高度一致。
HSF: Defending against jailbreak attacks with hidden state filtering （WWW 2025）
推荐：用隐状态做过滤/筛选的实例，证明隐状态可用于数据判别。

Measuring Massive Multitask Language Understanding （MMLU, 2021）
推荐：大模型知识能力最通用基准，你论文必测。
Training verifiers to solve math word problems （GSM8K, 2021）
推荐：数学推理标准集，你下游任务核心基准。
Evaluating large language models trained on code （HumanEval, 2021）
推荐：代码生成权威基准，你代码实验必引。
AlpacaEval: An automatic evaluator of instruction‑following models （2023）
推荐：指令跟随能力自动评测标准，你对话类效果必用。

LLaMA 2: Open foundation and fine‑tuned chat models （2023）
推荐：开源基座模型标杆，你实验用的 Llama2 来源。
Qwen2.5 technical report （2024）
推荐：你实验用到的强中文基座，必须标注来源。

需要我把这些整理成可直接粘贴进论文的"Related Work"标准段落吗？