arXiv · cs.AI· Lingxiao Jing, Zhengbo Jiao, Yichen Xiang, Bofan Zhu, Lingbei Meng, Yan Ni, Haorui Chen, Ran Ran, Zhirong Shen, Yuheng Yang, Chenhang Cui, Yaosong Du, Rui Huang·· 5 小时前
Recursive Environment Scaling（RES）提升长时程智能体环境难度并改善训练
Recursive Environment Scaling for General Long-Horizon Agents
arXiv:2610.16397v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Lingxiao Jing, Zhengbo Jiao, Yichen Xiang, Bofan Zhu, Lingbei Meng, Yan Ni, Haorui Chen, Ran Ran, Zhirong Shen, Yuheng Yang, Chenhang Cui, Yaosong Du, Rui Huang
研究任务与主要进展
论文摘要显示，Recursive Environment Scaling（RES）通过递归改变环境中的信息访问、资源关系和执行依赖，在保持任务目标与完成要求不变的情况下提高基准难度。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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