TEMPO：通过宏步策略优化解决长周期 Agent 训练难题
teortaxesTex · x · 2026-08-15
针对长周期 Agent 强化学习中训练信号稀疏和归因困难的问题，研究人员提出了 TEMPO（Test-Time-Scaled Value Estimation with Macro-Step Policy Optimization）。该方法将长轨迹分解为宏步，在每个边界处让同一模型从执行者切换为生成式评论家，回顾交互历史、验证假设并估算剩余回报。这使得 Agent 不仅学会行动，还学会自我评估。该技术随 dots3-note Preview 预览版一同开源。
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