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7月1日

10:36

10:36

官方账号arXiv cs.AI@Yuanda Xu, Zhengze Zhou, Hejian Sang, Xiaomin Li, Jiaxin Zhang, Xinchen Du, Zhipeng Wang, Alborz Geramifard

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。

论文 TRIAGE GRPO ALFWorld WebShop 智能体强化学习

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。

6月26日

09:59

09:59

官方账号arXiv cs.AI@Shicheng Ye, Chao Yu

JERP（Joint Learning of Experiential Rules and Policies）是一种让LLM智能体同时从交互轨迹中更新经验规则池和策略的方法。该方法在决策时检索任务相关规则，并结合交互历史指导行动；每轮结束后，利用轨迹对比参考成功案例来优化策略与修正规则池。在AlfWorld和WebShop两个基准测试上，JERP在复杂交互任务中持续提升了决策性能。这一耦合机制使规则池与演化策略保持同步，同时将稳定有效行为逐步吸收到模型参数中。

论文 JERP LLM agent 经验规则 AlfWorld WebShop

推荐理由：这篇论文提出了JERP，让LLM智能体边干活边总结经验规则，在AlfWorld和WebShop上效果明显。

6月25日

09:44

09:44

官方账号arXiv cs.AI@Peng Xu, Sijia Chen, Junzhuo Li, Xuming Hu

论文提出SCPO，一种价值无关的奖励塑造方法，通过对比同组内成功与失败轨迹的中间步骤，为失败步骤恢复正向信用。该方法解决了因轨迹最终结果不同导致语义相似的中间步骤获得相反信用的问题。在ALFWorld基准上，1.5B参数模型达到93.7%±4.1%成功率；在WebShop基准上达到74.8%±2.0%成功率，提升集中在最难的多步任务。

论文 SCPO ALFWorld WebShop 强化学习智能体

推荐理由：这篇论文解决了强化学习给LLM智能体分配奖励时的一个逻辑问题：相同意思的步骤因轨迹成败拿了相反信用。SCPO在ALFWorld和WebShop上跑分挺高，最难的步骤提升明显。