其他arXiv 2610.11959
MiMo-V2.6：通过扩展强化学习迈向自我改进
扩展全模态基座的强化学习以支撑智能体自我改进
- arXiv
- 2610.11959
- 发表
- 被测模型
- MiMo-V2.6-Pro、MiMo-V2.6-Flash、MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B
摘要系列用三维扩 RL 与分组评分提升智能体分数，作者称最终表现与前沿模型相当。
MiMo-V2.6 是全模态 MoE 技术报告，用扩大 RL 计算、环境和评分来追求智能体自我改进。
- 其他arXiv 2610.05831
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
提出选择性长时程精炼，筛选轨迹以提升终端智能体训练可靠性
- arXiv
- 2610.05831
- 发表
- 被测模型
- 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。
- 其他arXiv 2609.09135
ERPO：面向代码生成测试时强化学习的熵正则化排名掩码策略优化
提出 ERPO，用探针共识奖励在无标签代码题上做测试时强化学习
- arXiv
- 2609.09135
- 发表
- 被测模型
- Qwen3-4B、Qwen3-8B
- 其他arXiv 2607.28568
Frontis-MA1：面向机器学习工程递归自我改进的 AI4AI 模型
提出 OpenMLE，后训练元进化智能体并做机器学习工程长程搜索
- arXiv
- 2607.28568
- 发表
- 被测模型
- Frontis-MA1-35B、Frontis-MA1-30B
- 风险危险能力
摘要OpenMLE 训练 Frontis-MA1-35B，用四个共享算子把 MLE 后训练和长程搜索接成元进化闭环。
作者提出全栈 OpenMLE，在机器学习工程里研究从进化到元进化的一步，并把递归自我改进视为更远目标。智能体要在延迟、有噪声的执行反馈下反复修改程序。作者认为公开系统很少同时提供可扩展环境、基于执行的后训练，以及部署该模型的长程进化搜索。
已经到底了