研究：智能体强化学习数据扩展规律与合成策略
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研究：智能体强化学习数据扩展规律与合成策略
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AI 综述
Bowei He 等作者发表论文，将智能体强化学习（Agentic RL）的训练数据拆为任务、环境、轨迹三个维度，分别拟合扩展律。在多种大模型、数学与代码、软件工程、Web、UI/工具领域及 PPO、GRPO 算法上，测得扩展指数排序为环境 > 任务 > 轨迹。 作者据此为合成方法定价，并推导出 Chinchilla 式算力最优配方；验证显示，相比主流的“扩展轨迹”做法，该配方可提升至多 1.7 倍算力效率。
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最新进展10月21日 12:00
Agentic RL 的数据扩展规律：环境、任务与轨迹三维度如何取舍报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月21日
- arXiv cs.CLAgentic RL 的数据扩展规律：环境、任务与轨迹三维度如何取舍
研究将 Agentic RL 的训练数据拆为任务、环境、轨迹三个基数轴并拟合各自的扩展律，在多种 LLM、数学+代码、SWE、Web、UI/工具领域及 PPO、GRPO 算法上测得扩展指数排序为环境 > 任务 > 轨迹。作者据此为合成方法定价并推导出 Chinchilla 式算力最优配方，验证显示相比主流的“扩展轨迹”做法可提升至多 1.7 倍算力效率。
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