arXiv · cs.CL· Tianyu Huai·· 13 天前精选AI 评分53
TextualRL：面向上下文管理的文本强化学习框架
TextualRL: Textual Reinforcement Learning for Context Management
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Tianyu Huai
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.18216v1
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AI 导读
论文提出 TextualRL，一种免梯度的强化学习框架，通过修订引导 LLM 智能体行为的文本上下文来适应任务反馈，而不改变模型参数。其核心机制包括以同任务的一组 rollout 为单位的 Groupwise Policy Critique、跨组证据审查提案的 Cross-Group Policy Update，以及由留出验证奖励决定是否采纳的有界文本补丁。在六个基准上对五个目标智能体的评测中，GPT-5.5 和 Qwen3.8-27B 的测试准确率较基座模型平均分别提升 24.4 和 15.3 个百分点。
推荐理由
原文给出了框架机制与六个基准上的分组对比数据，读者可以据此评估这种免梯度上下文更新方法是否值得复现。
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