Gradus：从环境潜在课程生成并校准Agent训练任务
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Gradus：从环境潜在课程生成并校准Agent训练任务
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AI 综述
Qing Ping等作者提出并发布Gradus任务合成方法，把固定环境视为潜在教学大纲，无需种子任务即可提取受约束的行为算子并组合成递进难度的任务，同时用执行反馈联合校准任务与解，把验证变成恢复信号而非终末过滤。 在τ²-Bench上，30B模型成绩从59%提升至89%，CAR-Bench从47%提升至83%（由Opus 4.5出题）；换用开源Qwen3-235B出题时，两项分别为76%和62%。
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最新进展10月21日 12:00
Gradus：从环境潜在教学大纲中发现并恢复智能体经验报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月21日
- arXiv cs.AIGradus：从环境潜在教学大纲中发现并恢复智能体经验
Gradus 将固定环境视为潜在教学大纲，无需种子任务即可提取受约束的行为算子并组合成递进难度的任务，同时用执行反馈联合校准任务与解，把验证变成恢复信号而非终末过滤。在 τ²-Bench 上，30B 模型从 59% 提升至 89%，CAR-Bench 从 47% 提升至 83%（Opus 4.5 出题）；换用开源 Qwen3-235B 出题时分别为 76% 和 62%。
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