arXiv · cs.AI· Yingbo Ma, Kuangshi Ai, Gordon Dai, Chenglong Yu, Chaoli Wang, Hua Shen·· 5 小时前
VETR：通过执行轨迹验证实现符号图形推理的自我改进智能体
VETR: Execution-Grounded Self-Improving Agent for Symbolic Graphics Reasoning
arXiv:2610.13098v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Yingbo Ma, Kuangshi Ai, Gordon Dai, Chenglong Yu, Chaoli Wang, Hua Shen
研究任务与主要进展
VETR是一种面向符号图形推理的执行落地自我改进框架，通过对齐程序与渲染记录、分析运行时写入和状态变化，生成并验证受约束的替代程序。
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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