DeltaTTG：用Token-to-Go进度计量训练多轮Agent
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DeltaTTG：用Token-to-Go进度计量训练多轮Agent
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AI 综述
论文作者Xuyan Ye等发布DeltaTTG，一种面向多轮智能体的强化学习方法。它通过共享的进度计学习可复用的进度信号，监督目标是Token-to-Go（TTG），即完成任务还需生成的token数，作为剩余工作量的可观测代理。作者称，该方法利用不同策略记录轨迹中的低成本监督，无需任务特定的进度规则。论文代码已公开。
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最新进展10月13日 08:00
DeltaTTG：用 Token-to-Go 进度计训练多轮智能体报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月13日
- HuggingFace Daily PapersDeltaTTG：用 Token-to-Go 进度计训练多轮智能体
DeltaTTG 通过共享进度计学习可复用的进度信号，其监督目标 Token-to-Go（TTG）即完成任务还需生成的 token 数，作为剩余完成工作量的可观测代理。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。