通过搜索代理轨迹构建分层干扰文档,用实体级评分奖励提升长上下文推理能力
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面向任务的多模态智能体记忆策略学习
👍 39通过强化学习使多模态智能体学会根据环境任务动态决定记忆内容
首个将数据无关的自我对弈扩展到开放式任务的框架,通过文档锚定的标准分解实现自我评估和持续自我改进
通过动态建模搜索边界来减少代理式搜索中的过度搜索,同时保持推理准确性
将dLLMs的RL转化为去噪器自蒸馏,避免ELBO似然度替代的TIM偏差
通过双流强化学习将视觉定位能力内化到文本推理中,无需显式输出坐标
MCTS+神经网络设计公交网络,Bloomington服务率54.6%-82.1%
通过分析隐藏表示的几何异常检测RL训练中的数据污染
通过差异化处理通用技能内部化与任务特定技能动态利用,提升智能体在OOD场景下的泛化能力。
研究长程交互中LLM的信念管理问题,提出CBM框架和BeliefTrack基准,发现RL可显著改善模型信念追踪能力
零依赖合成终端环境,提升LLM命令行能力
将真实GUI轨迹转换为可控手机环境,支持评估与训练
用Wikipedia共现统计替代神经验证器,实现低成本、高性能的事实性问答过程监督
用于多模态智能体推理的智能体探索策略优化
👍 88通过工具调用重采样解决思考-行动差距,提升智能体推理能力
通过修正策略梯度估计中的长度偏差和方差问题,实现高效的主动推荐路径规划。
使用弱模型的错误轨迹作为训练信号,让强模型学会自我纠错
通过稀疏注意力、序列并行、量化和强化学习,实现高质量视频生成的1.64倍加速
首个闭环视频世界模拟器,支持状态预测和奖励评估
通过符号化元验证和解耦强化学习实现细粒度多模态视觉验证
将多智能体协调建模为在线策略学习问题,通过可审计的策略图动态优化技能、模型和拓扑选择