Tev:用密集进度奖励扩展长时程智能体训练环境
Tev: Scaling Long-Horizon Agentic Environments with Dense Progress Rewards
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AI 导读
研究团队提出 Tev-Gym,首个带可验证密集渐进奖励的长时程智能体训练数据集,覆盖 7 个领域共 1,170 个已验证任务环境,并配套 progress-potential reward shaping(PPRS)训练方法。
来源:Hugging Face Daily Papers · arxiv.org