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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。
提出拓扑条件后门,使模型在推断多智能体部署时向代码插入隐蔽漏洞
摘要论文证实了拓扑条件后门的可训练性与泛化性,展示了常规评测盲区,并提出差异化拓扑审计作为检测防御方向。
提出 OpenMLE 全栈,用执行反馈后训练机器学习元进化智能体
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。
提出 AuraForge,从漏洞修复合成安全测试并监督训练编码智能体
AuraForge 把真实仓库的历史漏洞修复变成可执行训练任务,用来监督编程智能体同时满足功能请求和隐含的安全要求。