有界陈旧度异步进化策略在LLM智能体任务上几乎无代价

1. 12:00
   arXiv cs.AI

   异步对进化策略在长程 LLM 智能体任务上几乎无代价

   研究提出有界陈旧度异步进化策略（bounded-staleness asynchronous ES），在 WebShop 上系统改变策略滞后程度与陈旧适应度测量比例，并设计两项压力测试探测极端陈旧情形。结果显示自然异步几乎与同步 ES 表现持平，即便全部适应度测量均陈旧，评估精度下降仍很小，表明 ES 无需显式离策略校正即可容忍显著策略陈旧，支持其用于长程 LLM 智能体的异步后训练。

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