CoSIR：用可验证信息奖励训练多智能体协作
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CoSIR：用可验证信息奖励训练多智能体协作
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AI 综述
研究者发布预印本 CoSIR，提出用可验证信息奖励和自博弈强化学习直接后训练大语言模型的多智能体协作能力，而非只设计推理时工作流。 该方法包含可扩展的可验证环境、按团队惊讶度降低给共享证据打分的贝叶斯评估器，并对 Qwen3-4B、Qwen3-8B、Gemma-3-4B-it 进行后训练。论文由作者自行发布，尚未见同行评审或独立复现结果。
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最新进展10月13日 11:46
CoSIR：用可验证信息奖励训练 LLM 多智能体协作报道时间线
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10月13日
- Hugging Face Daily PapersCoSIR：用可验证信息奖励训练 LLM 多智能体协作
研究者发布预印本 CoSIR，提出用可验证信息奖励和自博弈 RL 直接后训练 LLM 的多智能体协作能力，而非只设计推理时工作流。方法包含可扩展可验证环境、按团队惊讶度降低给共享证据打分的贝叶斯评估器，以及对 Qwen3-4B、Qwen3-8B、Gemma-3-4B-it 的后训练。
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