JHiMA-WebRL 框架提出及 37.2% 成功率报道
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JHiMA-WebRL 框架提出及 37.2% 成功率报道
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AI 综述
2026 年 11 月 4 日，arXiv 发表研究，Shanka Subhra Mondal 与 Jiayun Wang 提出联合分层多智能体强化学习框架 JHiMA-WebRL，通过联合训练任务分解器与执行者处理长程网络任务。 实验显示，由 7B 模型参数构成的 JHiMA-WebRL-14B 在 WebArena-Lite-v2 基准测试中达成 37.2% 平均成功率。该成绩超越了同等条件下经 RL 微调的 ScaleCUA-32B 单体智能体（24% 成功率）
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最新进展11月4日 13:00
JHiMA-WebRL 联合分层多智能体强化学习框架处理长程网络任务报道时间线
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11月4日
- arXiv · AIJHiMA-WebRL 联合分层多智能体强化学习框架处理长程网络任务
提出 JHiMA-WebRL 框架，通过联合训练任务分解器与执行者处理长程网络任务。 在 WebArena-Lite-v2 基准测试中，JHiMA-WebRL-14B 模型组合达成 37.2% 平均成功率。 该框架使用 7B 模型参数，超越同等条件下经 RL 微调的 32B 单体智能体。
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