arXiv · cs.CL· Ge Qu·· 6 天前AI 评分49
BIRD-RL：在状态化数据中心环境中扩展智能体强化学习
BIRD-RL: Scaling Agentic Reinforcement Learning over Stateful Data-Centric Environments
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Ge Qu
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.29426v1
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AI 导读
BIRD-RL 是一个四阶段智能体强化学习课程，配合 Trajectory-scoped Persistent Execution Infrastructure 实现数据库副本安全复用并保持轨迹隔离，空间效率提升 12.8x，无需 Kubernetes 即可扩展。在 BIRD-CRITIC-SQLite 基准上，7B 和 14B 模型分别取得 44.40% 和 48.00% 的成功率，可与 Claude-Opus-4.6 Agent（48.20%）竞争。该框架还训练出兼具 SQL 调试与生成能力的统一小模型。
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