arXiv · cs.AI· Wenbo Hu·· 13 天前精选AI 评分61
Tev 论文提出长程智能体训练方法，Tev-27B 在 Agents' Last Exam 上逼近 GPT-6 Astra
Tev: Scaling Long-Horizon Agentic Environments with Dense Progress Rewards
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Wenbo Hu
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.18868v1
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AI 导读
论文提出 Tev-Gym 数据集与 PPRS 奖励整形方法，用 1170 个带渐进可验证奖励的任务环境训练出 Tev-27B。该方法把任务进度转成逐步密集奖励，Tev-27B 在 ALE-CM 上 Pass@5 匹敌 GPT-6 Astra 与 Claude Opus 5，并在 Terminal-Bench 3.0/4.0 上超过 GLM 5.2 和 Gemini 3.7 Flash。
推荐理由
论文给出可验证的渐进奖励构造方法，用逐级奖励把长程任务变得可训练，还开源了 1170 个任务环境。
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