ICLR 论文：注入干扰项可提升 LLM 智能体跨域泛化能力
zhaoran_wang · x · 2026-07-27
一篇关于 LLM 智能体强化学习（RL）的研究论文探讨了如何降低跨域泛化带来的性能损失。
核心发现：
- 跨域泛化能力更多取决于状态信息的丰富度和规划的复杂度，而非单纯的领域真实性或文本相似度。
- 研究表明，在 RL 训练期间，只需向状态中注入轻量级的、与任务无关的干扰项，就能显著提升模型在分布外（OOD）的鲁棒性。
所属事件:ICLR论文：状态信息量决定LLM智能体泛化能力(2 条相关)→
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