Sihan Yang 团队发布 EnvSched 框架
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Sihan Yang 团队发布 EnvSched 框架
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AI 综述
Sihan Yang 等人在 arXiv 发布论文，提出名为 EnvSched 的在线调度器，旨在优化智能体强化学习中的 rollout 效率。该框架通过利用与覆盖策略来分配批次，以提升 Agent 强化学习的整体效率。在实验方面，该调度方法通过构建双关系图来预测任务奖励方差。基于 Qwen3-8B 模型的测试显示，EnvSched 仅需 40 步训练即可超越随机调度 120 步的效果，显著提升了训练效率。
AI 根据报道生成 · 1 小时前更新
最新进展10月28日 12:00
EnvSched：面向 Agent 强化学习的高效环境感知调度方法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv · NLPEnvSched：面向 Agent 强化学习的高效环境感知调度方法
提出在线调度器 EnvSched，通过利用与覆盖策略分配批次，提升 Agent 强化学习效率。 构建双关系图预测任务奖励方差，在 Qwen3-8B 上 40 步训练即超越随机调度 120 步效果。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。