arXiv · cs.CL· Yilong Xu·· 11 天前AI 评分42
Mosaic：多会话 Agentic 强化学习方法
Mosaic: Multi-Session Agentic Reinforcement Learning
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Yilong Xu
发布时间：（北京时间）
阅读原始来源 · arxiv.org ↗完整链接与内容说明
https://arxiv.org/abs/2610.22174v1
本站目前仅有 AI 导读与摘要，未展示原文正文；技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。
AI 导读
研究者提出多会话 Agentic 强化学习（Multi-Session Agentic Reinforcement Learning）设定及方法 Mosaic，采用无 critic 的分层优化：在轨迹层将 session 使用信号纳入优势估计，在会话层按估计的边际贡献塑形各会话优势。在 Qwen3.5-4B 上的 BrowseComp 实验显示，Mosaic 在 context compaction 和 subagent forking 两种场景均优于广播式方法，且平均使用更少 session。
来源：arXiv · cs.CL · arxiv.org