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HarnessAdapt-RL:训练编码智能体时同步适配harness

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AI 综述

Lingxiao Tang等作者提出 HarnessAdapt-RL,在强化学习过程中同时训练编码智能体的策略并调整其 harness(工具与钩子)。针对有缺陷的修复策略,由冻结的教师模型生成任务级机制技能;针对跨任务反复出现的交互问题,由另一个教师模型演化工具与钩子。作者称,改动仅在提升观测通过率或可训练率、且不降低另一项时才会保留。

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10月21日
  1. arXiv cs.SE精选
    HarnessAdapt-RL:训练编码智能体时同步演化工具与钩子

    论文提出 HarnessAdapt-RL,在强化学习过程中同时训练策略并调整智能体的 harness。针对有缺陷的修复策略,由冻结的教师模型生成任务级机制技能;针对跨任务反复出现的交互问题,由另一个教师模型演化工具与钩子,仅在提升观测通过率或可训练率且不降低另一项时保留改动。

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