微软发布 Terminus-4B 论文：4B 小模型做子代理可将主代理 token 用量最多降约 30%
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微软发布 Terminus-4B 论文：4B 小模型做子代理可将主代理 token 用量最多降约 30%
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AI 综述
微软研究者 Spandan Garg 等发布 Terminus-4B 论文，将基于 Qwen3-4B 经 SFT 与基于 rubric 的 LLM-as-judge 强化学习后训练的模型，用于智能体中执行终端子任务的子代理。论文称，相比无子代理基线，该模型可将主代理 token 用量最多降低约 30%，且不影响智能体性能。 论文提出用微调小模型替代前沿大模型执行子代理终端任务的思路。需注意，arXiv 页面标注该文章涉及产品知识产权问题，需要撤回并重新审批。
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最新进展10月27日 12:00
Terminus-4B 论文探索用微调小模型替代前沿 LLM 执行智能体终端任务报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- arXiv cs.AITerminus-4B 论文探索用微调小模型替代前沿 LLM 执行智能体终端任务
论文提出 Terminus-4B，基于 Qwen3-4B 经 SFT 与基于 rubric 的 LLM-as-judge 强化学习后训练，用于智能体终端执行子任务。
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