突破多模态智能体环境堆量瓶颈：能力感知选择与分层难度课程
CASIA · hf · 2026-08-10
自动化研究所（CASIA）的新论文指出，在训练多模态智能体时，单纯增加环境池的数量并不能持续带来收益。
作者从多样性和难度结构两个维度出发，提出了改进方案：
- 能力感知环境选择 (AES)：用于筛选并构建更多样化的环境集合。
- 分层难度课程 (HDC)：通过“工具削弱”和“状态规模递进”两个难度等级来组织课程学习。
实验证实，这两种方法能有效提升多模态智能体的训练效果。
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