Trajectory2Gym 提升工具智能体基准表现
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Trajectory2Gym 提升工具智能体基准表现
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AI 综述
Yihao Hu 等作者提出轨迹监督方法 Trajectory2Gym，通过构建可执行交互、只从有依据的决策中提取监督信号，在五个 Qwen3 规模上均提升 Tau1、Tau2 和 BFCL 三项基准，等权平均提升 16.9–29.8 个百分点。 该方法强调组合覆盖与决策锚定两项要求，作者称增益在有状态和多轮交互中最为显著。
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最新进展10月27日 12:00
Trajectory2Gym：面向工具使用智能体的决策锚定组合交互合成报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- arXiv cs.CLTrajectory2Gym：面向工具使用智能体的决策锚定组合交互合成
Trajectory2Gym 通过构建可执行交互并仅从有依据的决策中提取监督信号，在五个 Qwen3 规模上均提升 Tau1、Tau2 和 BFCL，三项基准等权平均提升 16.9-29.8 个百分点。该方法强调组合覆盖与决策锚定两项要求，增益在有状态和多轮交互中最为显著。
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