IBM Research 发布 ALTK-Evolve 学习式准则方法
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IBM Research 发布 ALTK-Evolve 学习式准则方法
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AI 综述
IBM Research 发布 ALTK-Evolve 方法：用 GPT-4.1 从智能体在 τ²-bench 训练任务上的自身轨迹中提取行为准则，原样追加到系统提示词，不更新模型权重，在留出测试集上直接使用。该方法运行在基准自带的 ReAct 脚手架上，按 τ²-bench 要求在全量 base split（train ∪ test）上评分并以 Pass^4 报告。 结果显示，零售场景 Pass^4 从 57.5% 升至 67.5%；在 2026 年 10 月 12 日的 τ²-bench 榜单快照中，超过所有零售条目。上述提升来自 IBM Research 自述，并非第三方独立验证。
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最新进展10月20日 23:19
IBM Research 的 ALTK-Evolve 用学习式准则登顶 τ²-bench 客服榜单报道时间线
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10月20日
- RadarAIIBM Research 的 ALTK-Evolve 用学习式准则登顶 τ²-bench 客服榜单
IBM Research 发布 ALTK-Evolve 方法，用 GPT-4.1 从智能体自身训练轨迹中蒸馏行为准则并追加到系统提示词，不更新权重，使零售场景 Pass^4 从 57.5% 升至 67.5%，在 2026 年 10 月 12 日的 τ²-bench 榜单快照中超过所有零售条目。
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