TSRL：基于触发式监督强化学习的持续Agent训练框架
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TSRL：基于触发式监督强化学习的持续Agent训练框架
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报道摘要
研究者提出 TSRL（Trigger-based Supervised Reinforcement Learning），以 RL 为优化主干、仅在策略失败的"hard states"上选择性激活 SFT，将监督限制在失败状态可导出累积参数更新上界，从而减少遗忘。
摘自 arXiv：cs.AI
最新进展10月15日 12:00
TSRL：基于触发机制的监督强化学习实现智能体持续训练报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv：cs.AITSRL：基于触发机制的监督强化学习实现智能体持续训练
研究者提出 TSRL（Trigger-based Supervised Reinforcement Learning），以 RL 为优化主干、仅在策略失败的"hard states"上选择性激活 SFT，将监督限制在失败状态可导出累积参数更新上界，从而减少遗忘。
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