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1 篇正式报道1 条事件动态更新于 10月19日 15:44

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AI 综述

2026年10月19日,Dongxi 东锡推荐阅读预印本论文 TreeOPSD:Tree-Aware Posterior Distillation for Long-Horizon Agentic Reinforcement Learning。据原帖介绍,这是一种面向长程 LLM 智能体的无 critic 强化学习方法,将终端奖励沿 rollout 树回传,并用前向 KL 把当前策略对齐到每一轮的目标。原帖称,该方法在 Deep Research 上把 Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 的平均准确率从 GRPO 的 16.23 提升到 21.20。目前该推荐仍以原帖为单一来源,尚无后续独立报道。

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东锡推荐 TreeOPSD 长程智能体强化学习论文

事件进展

1 个已确认进展

  1. 作者推荐阅读TreeOPSD论文

    来源:马东锡 NLP

报道与讨论时间线

按时间查看正式报道与传播讨论;两类内容的证据等级保持独立。

10月19日

  1. 马东锡 NLP

    东锡推荐 TreeOPSD 长程智能体强化学习论文

    Dongxi 东锡推荐阅读预印本 TreeOPSD:一种面向长程 LLM 智能体的无 critic 强化学习方法,将终端奖励沿 rollout 树回传,并用前向 KL 把当前策略对齐到每一轮的目标。据原帖,该方法在 Deep Research 上把 Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 的平均准确率从 GRPO 的 16.23 提升到 21.20。

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