DeltaTTG：用Token-to-Go训练多轮Agent
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DeltaTTG：用Token-to-Go训练多轮Agent
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AI 综述
论文作者提出 DeltaTTG，通过一个共享进度计学习可复用的进度信号，用于多轮智能体训练。其监督目标是 Token-to-Go（TTG），即任务完成前还需生成的 token 数，作者将其作为剩余完成工作量的可观测代理。 作者称，该方法利用不同策略记录轨迹中的低成本监督，无需为每个任务单独制定进度规则。代码已在 GitHub 开源。
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最新进展10月13日 04:00
DeltaTTG：用 Token-to-Go 进度计训练多轮智能体报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月13日
- Hugging Face Daily Papers精选DeltaTTG：用 Token-to-Go 进度计训练多轮智能体
论文提出 DeltaTTG，通过共享进度计学习可复用的进度信号，其监督目标 Token-to-Go（TTG）指任务完成前还需生成的 token 数，作为剩余完成工作量的可观测代理，无需任务特定的进度规则。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。