TEMPO 递归自评：把数十小时轨迹切成宏步骤做过程奖励
SarahAnnabels · x · 2026-08-30
dots3-note 采用 TEMPO 机制解决长程任务的奖励稀疏问题：一次 rollout 可能长达数十小时，最终奖励来得太晚、无法说明哪些动作真正有效。TEMPO 将轨迹切分为宏步骤，同一模型在每个步骤从 actor 切换为 critic——对自身状态推理、调用工具、估计是否取得真实进展，形成递归式自我批评。
所属事件:dots3-note 测试时学习与 TEMPO 自评机制解析(2 条相关)→
「模型」频道最新
- 泄密：谷歌 Gemini 3.8 Flash 即将发布，质量显著提升 — mark_k · 2026-08-30
- Mac Studio 运行 GLM-5.3-Flash 实时生成游戏 — MaziyarPanahi · 2026-08-30
- GPT Astra 推理耗时 38 分钟：高 Token 效率不等于低算力成本 — ___Patrice___ · 2026-08-30
- GLM-5.3-Flash 编码成本较 GPT-5 降 26 倍，分数反超 — ccerrato147 · 2026-08-30
- Opus 5 被指术语泛滥，作者以此抨击 LLM 解释简单概念的能力不足 — antirez · 2026-08-30
- LongCat-Flash-Lite-Sparse 等多模型发布，支持百万上下文与稀疏注意力 — LLMFan46 · 2026-08-30