arXiv · cs.AI· Renhao Li·· 12 天前精选AI 评分52
MetaExp 论文提出通过可验证跨任务环境扩展训练智能体自我改进能力
MetaExp: Learning to Self-Improve through Experience via Verifiable Cross-Task Environment Scaling
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Renhao Li
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.21492v1
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AI 导读
论文提出 MetaExp 框架，通过带跨任务结构的可验证任务族训练语言模型智能体把交互反馈变成可迁移的经验学习能力，设计了 Shared-Tool 和 Shared-Workflow 两种任务族。团队在 1,000 个任务族上收集并过滤得到 4,956 条轨迹，微调 Qwen3.5-122B-A10B，参数冻结后在 SpreadsheetBench 提升 +8.5、APEX-Agents 峰值 +2.3、AutomationBench 提升 +14.8，领域排除训练下增益仍保持。论文地址 https://arxiv.org/abs/2610.21492v1
推荐理由
论文用可验证跨任务环境训练经验学习能力，并在三个基准上给出领域排除训练下的迁移增益数据，可参考其环境构造思路。
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