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长时程轨迹监督如何影响终端智能体训练的可靠性与成本
提出 selective long-horizon 精炼,筛选长轨迹训练终端智能体
- arXiv
- 2610.05831
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- 场景
- 编程 Agent
- 测试
- Qwen/Qwen3-8B
摘要中间长度的监督更均衡。
这项工作研究终端智能体模仿学习里,教师轨迹应保留多少 token。
提出 selective long-horizon 精炼,筛选长轨迹训练终端智能体
这项工作研究终端智能体模仿学习里,教师轨迹应保留多少 token。
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BioSecBench-Refusal 把生物研发智能体的谨慎程度和识别隐蔽危害的能力放在同一套任务上测量。
提出 MobileCybench,用可执行探针评测编程智能体的漏洞发现与利用
重测记忆型自改进智能体,揭示任务顺序和多次运行带来的性能不稳
这篇论文是对基于文本记忆的自我改进智能体在复杂环境中评估可靠性的实证研究。
用 AgentLSD 评测安全 Agent 在对抗任务污染下的解题与开销
AgentLSD 是一个对照框架,用来测量安全智能体在任务本身不变时,对对抗性任务污染的反应。
提出 Mid-Harness,在执行前验证并选择终端智能体的候选动作
Mid-Harness 在不改生成器和执行 harness 的前提下,于二者之间做动作级测试时计算,用来研究终端智能体里“多采样、再验证”何时提高轨迹成功。