论文提出ConCal递归续值校准方法改进长程智能体RL
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论文提出ConCal递归续值校准方法改进长程智能体RL
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AI 综述
Yingjian Chen 等在 arXiv 发布论文，提出 ConCal（Continuation Calibration），一种递归续值估计方法，利用 rollout batch 中已有的续段证据校准动作价值，缓解长程智能体强化学习中的局部信用分配失真，且无需额外 rollout。 论文实验条件下的结果显示：使用 Qwen2.5-1.5B-Instruct 时，ConCal 在 ALFWorld 和 WebShop 上分别比 GiGPO 提升成功率 3.39 和 5.86 个百分点，代码已公开。
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最新进展10月28日 12:00
ConCal：基于续段共享的动作价值校准方法，改进长程智能体强化学习报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv cs.AIConCal：基于续段共享的动作价值校准方法，改进长程智能体强化学习
一篇 arXiv 论文提出 ConCal（Continuation Calibration），一种递归续段价值估计方法，利用 rollout batch 中已有的续段证据校准动作价值，缓解长程智能体强化学习中的局部信用分配失真，且无需额外 rollout。
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