CoEvoke多智能体轨迹收集框架论文发布
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CoEvoke多智能体轨迹收集框架论文发布
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AI 综述
研究者在 arXiv 发布 CoEvoke 论文，提出一种跨领域多智能体轨迹收集框架：通过可控扰动制造可恢复的困难，并用受限参考引导促进智能体间的检查、反馈和修复，从而在收集中激发协作交互。 产出数据集覆盖 4,130 个软件工程与推理任务，包含 4,567 条可重建轨迹，将公开交互与证据、决策和任务原生结果关联。基于论文摘要，在相同训练任务、决策记录数和更新次数下，扰动增强的裁判训练使 ACPBench-Hard 成功率从 35.38% 提升至 42.12%；SWE 验证器训练较接口匹配的未训练参考提升 7.60—9.40 个百分点。评估中输入不加扰动、不使用私有参考引导。
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最新进展10月14日 12:00
CoEvoke诱导多智能体协作轨迹采集框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月14日
- arXiv · cs.AICoEvoke诱导多智能体协作轨迹采集框架
CoEvoke提出一种跨领域多智能体轨迹采集框架，通过可控扰动制造可恢复困难，并用受限的参考引导促进检查、反馈和修复。该数据集包含4,130个软件工程与推理任务上的4,567条可重建轨迹；基于论文摘要，在相同训练任务、决策记录数和更新次数下，扰动增强的裁判训练使ACPBench-Hard成功率从35.38%提升至42.12%，SWE验证器训练较接口匹配的未训练参考提升7.60—9.40个百分点。
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