研究提出TACT激活转向方法缓解编码智能体漂移

Yuan Sui 等研究者发布论文，提出 TACT（Think-Act Calibration via activation Steering）方法，在残差流中检测并缓解编码智能体长轨迹中的 agent drift（智能体漂移），针对 overthinking（过度思考）与 overacting（过度行动）两类失败模式。 论文称，实验显示 TACT 在 SWE-bench Verified、Terminal-Bench 2.0 和 CLAW-Eval 上优于未转向的基线方法，在 Qwen3.5-27B 上平均解决率提升 5.8 个百分点，在 Gemma-4-26B-A4B-it 上提升 4.8 个百分点，并将完成任务所需步数最多减少 26%。

AI 根据报道生成 · 52 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。