首篇系统综述 LLM 强化学习中信用分配的论文,梳理 2024-2026 年 47 种方法并提出粒度×方法学二维分类体系。
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合成数据
提出HDPO强化学习框架,解耦准确率与工具效率奖励,教会多模态智能体Metis“何时不用工具”。
结构化蒸馏网页智能体能力以实现泛化
👍 20用单个前沿教师模型结构化合成轨迹,将9B小模型在WebArena上提升至41.5%
用大语言模型自动合成数据库内核函数代码
👍 16DBCooker:基于LLM的数据库原生函数自动合成系统,三大模块协同覆盖声明解析、参考单元复用与自适应编排,在三大主流数据库上平均准确率提升34.55%。
SkillX:为智能体自动构建技能知识库
👍 29通过分层技能表示和自动化构建流程,让LLM智能体高效复用经验
通过微尺度合成数据集使MLE任务的轨迹级在线强化学习成为现实
通过上下文强化学习将agent技能内化到模型参数,实现零样本自主行为
自主研究管线自动发现多模态记忆架构,LoCoMo F1+411%
首个支持过程评估和多模态的深度研究系统基准,覆盖100个真实任务
提出基于非对称FSM的Pare框架,通过模拟真实用户交互来评估主动助手。
首次系统研究LLM智能体在长期网页任务中处理用户中断的能力
通过对比反思历史提交积累仓库特定技能,生成符合项目风格的代码
金融场景下LLM调用MCP工具的评测基准,含613样本与65个工具
通过规划先于感知的迭代推理,让MLLM自主决定看什么、何时看、怎么看
系统研究长视界工具使用代理的强化学习设计空间,提出STAR框架和规模感知的训练方法
通过读写反思学习,让LLM智能体自主构建、优化和复用技能库,实现无需参数更新的持续学习
VTC-Bench:基于32种OpenCV工具和680题,评估MLLM的视觉工具链能力。
将长视频理解为分层环境导航,实现O(log T)计算复杂度的零样本视频问答
通过agentic mid-training和验证推理提升长链推理,BrowseComp达88.2
首个大规模企业级智能体基准,揭示当前最强模型仅37%成功率,规划而非工具调用是核心瓶颈