提出递归环境扩展框架RES提升智能体基准难度
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提出递归环境扩展框架RES提升智能体基准难度
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AI 综述
Lingxiao Jing 等作者提出递归环境扩展（RES）框架并发布论文：在不改变任务目标与完成要求的情况下，递归变换基准环境中的信息访问、资源关系和执行依赖，以提升智能体基准的难度，用于评测与训练。 论文摘要显示，在来自三个基准的 294 个初始任务实验中，六个被评测模型的任务成功率均下降；基于 RES 轨迹的微调在全部九组模型-基准对比中优于原始轨迹 SFT，提升 7.00–14.61 个百分点。
AI 根据报道生成 · 56 分钟前更新
最新进展10月14日 12:00
Recursive Environment Scaling（RES）提升长时程智能体环境难度并改善训练报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月14日
- arXiv · cs.AIRecursive Environment Scaling（RES）提升长时程智能体环境难度并改善训练
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。
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