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官方账号arXiv cs.AI@Yuanda Xu, Zhengze Zhou, Hejian Sang, Xiaomin Li, Jiaxin Zhang, Xinchen Du, Zhipeng Wang, Alborz Geramifard
推荐理由：想改进智能体强化学习的信用分配？TRIAGE通过角色类型化标签给不同动作段不同奖励，效果超过GRPO，还能少绕弯路。
TRIAGE
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7月1日
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论文提出TRIAGE框架，通过将动作段分类为决断性进展、有用探索、无进展基础设施或回归，并分配固定边界奖励，解决了标准GRPO仅依赖最终结果信号的盲点。在ALFWorld、Search-QA和WebShop三个基准上，TRIAGE基于两种策略模型均提升了成功率。消融实验表明，角色类型化（尤其是检测成功轨迹中的回归行为）是性能提升的主要来源，且TRIAGE在ALFWorld和WebShop上分别比GRPO减少了10.4%和14.8%的环境交互轮次。