R2S 提出修复 Agentic On-Policy Distillation 教师短视问题方法
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R2S 提出修复 Agentic On-Policy Distillation 教师短视问题方法
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AI 综述
R2S 针对 Agentic On-Policy Distillation 中教师评分器短视的问题提出修复方法。该方法无需任务奖励，通过挖掘高分歧状态并微调教师以消除 rollout-scorer gap。在涵盖 3 个环境、2 个教师和 4 个学生的 12 种组合测试中，R2S 平均比最优 SOTA 方法高 12.8 个成功率。
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最新进展10月21日 12:00
R2S 提出修复 Agentic On-Policy Distillation 中教师评分器短视问题的方法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月21日
- arXiv · AIR2S 提出修复 Agentic On-Policy Distillation 中教师评分器短视问题的方法
R2S 提出修复 Agentic On-Policy Distillation 中教师评分器短视问题的方法。在 3 个环境、2 个教师、4 个学生的 12 个组合中，R2S 平均比最优 SOTA 方法高 12.8 个成功率。方法无需任务奖励，通过挖掘高分歧状态并微调教师以消除 rollout-scorer gap。
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