ProgAgent:程序化工具调用训练方案发布
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ProgAgent:程序化工具调用训练方案发布
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AI 综述
Hao Li 等作者发布论文,提出 ProgAgent——一套程序化工具调用(PTC)训练方案,包含可验证长时程任务合成管线、轻量级 PTC 运行时和两阶段训练配方。仅用 215 个任务在四种环境规模下实例化训练,ProgAgent 在四个基准上通过率高于同规模基线;在 LOCA-bench 上,ProgAgent-14B 于 64k-token 环境状态取得 30.7% 通过率,而所评估的同规模基线得分为零。 跨执行框架实验显示,PTC 训练的模型在两种评估接口下均优于 DTC 训练的模型,作者据此认为 PTC 训练的收益不限于特定接口。上述结果为论文自报,尚待独立复现。
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最新进展10月15日 12:00
ProgAgent:通过程序化训练学习工具编排报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv:cs.AIProgAgent:通过程序化训练学习工具编排
ProgAgent 是一套完整的程序化工具调用(PTC)训练方案,包含可验证长时程任务合成管线、轻量级 PTC 运行时和两阶段训练配方。仅用 215 个任务、四种环境规模实例化训练后,ProgAgent-14B 在 LOCA-bench 上以 64k-token 环境状态取得 30.7% 通过率,而同规模基线得分为零。
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