arXiv · cs.CL· Runchu Tian·· 15 小时前精选AI 评分52
MiRL：面向终端智能体错误行为的定向强化学习方法
MiRL: Error-Targeted Reinforcement Learning for Correcting Terminal Agent Misbehaviors
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Runchu Tian
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/2610.35697v1
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
论文提出 Misbehavior-driven RL（MiRL），针对终端智能体在长程任务中反复出现的错误行为做定向强化学习训练，从错误发生处启动 rollout，仅在通过测试且避免错误行为时给奖励。在 Qwen3.5-4B 上，八类错误行为占错误步骤的 52.1%；训练后在未见前缀上错误重复率平均降低 43% 到 57%，Terminal-Bench Lite 得分 51.8% 超过 TMax-4B 的 47.4%，Terminal-Bench 2.1 上 21.3% 对 20.6% 持平，rollout 用量仅为其 35%。
推荐理由
论文给出面向终端智能体的错误定向 RL 方法，附错误占比与基准对比数据，方法思路可迁移到其他长程任务训练。
来源：arXiv · cs.CL · arxiv.org