arXiv · cs.AI· Wei Xie·· 13 天前AI 评分47
ReTerm：面向自我改进终端智能体的恢复训练方法
ReTerm: Recovery Training for Self-Improving Terminal Agents
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Wei Xie
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.18484v1
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AI 导读
研究者提出 ReTerm，一种通过学习从自身失败任务中恢复来实现自我改进的终端智能体训练方法，并构建了用于 SFT 冷启动的 ReTerm-10K 数据集和从失败状态分叉生成多次自恢复尝试的在线 RL 算法 ReTerm-GRPO。基于 Qwen3.5-9B 的 ReTerm-9B 在 Terminal-Bench 2.0 上取得 34.8% Pass@1，较基座模型提升 14.6 分，且在多类错误下的恢复率均高于标准 GRPO。代码、数据和模型已开源。
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