用构建-执行-修订闭环批量合成带状态用户模拟器的协作环境,训练出的小模型比肩千亿参数模型。
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三个智能体组成评估-诊断-生成闭环,让文生图模型自动生成适配自身弱点的RL训练数据
双层递归让智能体脚手架在无真值反馈的开放世界中自我改进并积累跨任务经验
用预测式世界模型引导行动选择与模型适配,实现跨域递归自我改进
四智能体闭环加编码原生玩家,把可运行的游戏原型迭代成好玩的产品级游戏
VLM助手调度学习、算法、优化三类工具,从网格零失败重建可编辑CAD程序,六基准全面领先
用持久元素对应与执行引导修复,把游戏意图和底座场景变成可运行的UE5游戏世界
在动作执行前采样并验证多个候选命令,把测试时计算投向模型与框架边界
把上下文变成模型可自由编辑的文件,零样本即超越人工设计的上下文管理策略
Marathoner:超长时程自主智能体
👍 19以PR任务合成、RFT与后期奖励强化学习,训练9B模型连续执行10小时以上并超越部分闭源模型
从技能出发、以能力需求为导向自动合成可执行环境并迭代加固,用于智能体后训练
首个5000小时AAA游戏多尺度指令数据集,配离线在线双轨基准,评测47个模型
现成VLM智能体通过上下文即可指导机器人学习新任务,无需梯度更新,但精准执行仍是短板。
Atria Dawn:智能体超级智能的黎明
👍 253744B MoE 智能体模型以可验证经验流水线训练,并用 769 条任务记录剖析人机分工。
只蒸馏智能体的感知模块而非整个智能体,2B 模型单次前向拿下长视频问答 ≤2B 组第一
先问再优化:交互式优化的动态建模前澄清
👍 19提出OR-Clarify基准与InterOPT两阶段框架,让LLM建模前主动澄清关键缺口
将物理世界表示为可执行代码,用智能体闭环发现世界并为VLM提供可扩展物理监督
扩展上下文管理工具集,用细粒度强化学习教智能体主动管理自身工作上下文
把游戏开发变成“引擎检查+人类验收”的可验证奖励环境,驱动世界模型自我改进
把智能体经验编译进永不回滚的Wiki知识库,与技能协同进化,全面超越现有技能进化方法