ReTerm — это самовосстанавливающийся агент, который учится восстанавливаться после собственных неудач. Он использует собственную систему обработки данных и набор данных ReTerm-10K для обучения, а также онлайн-алгоритм RL ReTerm-GRPO, генерирующий попытки самовосстановления. Модель достигает 34,8% Pass@1 на Terminal-Bench 2.0, показывая более высокие показатели восстановления по сравнению с обычным обучением GRPO.
График появится после повторных замеров. Текущий показатель уже получен из источника.
9 голосов источникаТолько реальные замеры. История до подключения источника не восстанавливается.
ReTerm помогает терминальным агентам восстанавливаться после ошибок во время длительных задач, обучаясь на собственных неудачах, что повышает долю успешных завершений задач.
В исследовании представлено тестирование AgentSWE, которое оценивает способность кодирующих агентов создавать агентов, соответствующих требованиям пользователей. Исследование показало, что существующие агенты не могут точно выполнить поставленные задачи, поскольку между демонстрацией и реальным результатом существует значительный разрыв.
5 дней назадDaily PapersВ статье представлен TerminalHorizon — автоматическая система синтеза данных для агентов с долгосрочными целями. Создано 1,5 тыс. сред для задач, и модель Qwen3.5-27B была дообучена на этом наборе данных, что привело к улучшению производительности на различных тестах. Модель показала способность к экспериментам, улучшению методов и сохранению эффективных улучшений в итоговых результатах.
5 дней назадDaily PapersВ исследовании рассматривается подход Adversarial Heuristic Learning (AHL), который использует ИИ-агентов для улучшения игровых стратегий при фиксированных весах моделей. Был создан набор данных AAArena, включающий 12 игр и 1920 архивных программ, с оценкой, имитирующей реальные соревнования. Результаты показывают, что агенты могут улучшать свои стратегии, но сталкиваются с трудностями в сложных играх.
6 дней назадDaily PapersВ статье представлена S-Space — линейное подпространство в мультимодальных языковых моделях, где представления объектов кодируют непрерывные пространственные координаты. Показано, что S-Space служит внутренним рабочим пространством для пространственного рассуждения, позволяя точно оценивать пространственные отношения через восприятие, внутренние рассуждения и выборочный доступ через речь, при этом выявляя ограничения в пространственных преобразованиях при смене точки зрения.
4 дня назадDaily PapersUrbex — это агентная визуально-языковая система, которая преобразует задачу позиционирования в активный пространственный поиск. Она представляет городскую 3D-сцену как интерактивную многоугольную среду, позволяя агенту VLM искать достопримечательности, увеличивать локальные регионы и фиксировать ограничивающие коробки. Эксперименты показали, что Urbex достигает наилучших результатов по Hit@1 и IoU на CityRefer.
вчераDaily PapersОпределение, является ли изображение ИИ-сгенерированным, не подтверждает, подкреплены ли факты, изображенные на нем. Мы формулируем оценку достоверности изображения: при наличии изображения и общего инструкции по проверке система возвращает заключение о поддержке или опровержении с обоснованным объяснением. Мы представляем EviLens — экспертно проверенный набор данных из 10 174 изображений, охватывающий двенадцать типов фактических ошибок. Мы разрабатываем EviScene — мультимодальный агент ReAct, который чередует визуальный анализ, внешний поиск и анализ доказательств.
4 дня назад