arXiv · cs.AI· Chen Xi, Ding Ruixue, Wang Zhigaoyuan, Zhang Fanrui, Zhang Qiang, Chen Boli, Wang Shihang, Wang Tianfu, Ren Ailin, Wang Pengyong, Xie Pengjun, Xiong Hui·· 5 小时前
阿里NLP提出Rollout-Time Intervention以突破Agentic RL策略能力边界
Rollout-Time Intervention: Unlocking Agentic Reinforcement Learning Beyond Policy Limits
arXiv:2610.13438v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Chen Xi, Ding Ruixue, Wang Zhigaoyuan, Zhang Fanrui, Zhang Qiang, Chen Boli, Wang Shihang, Wang Tianfu, Ren Ailin, Wang Pengyong, Xie Pengjun, Xiong Hui
研究任务与主要进展
阿里NLP提出Rollout-Time Intervention（RTI），在训练轨迹生成阶段利用评测规则将错误轨迹转化为成功轨迹，缓解任务超出当前策略能力时的有效轨迹稀疏问题。
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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