Apple 论文揭示 Agent Scaling Law:数据多样性比任务数量更能提升工具使用泛化
rohanpaul_ai · x · 2026-10-29
Apple 研究团队发布论文《Scaling Laws for Tool-Use Agents via Controllable Environment Synthesis》(arXiv:2610.37648),研究合成工具使用环境的数据构成如何影响 agent 训练。
- 提出 SynthAPI 管线,显式控制生成环境在工具、任务、数据库三个轴上的多样性
- 基于 458,752 个任务、849 个四种规模的训练模型,推导出可预测下游工具使用泛化能力的 scaling law
- 核心结论:随着数据预算增长,扩展工具与数据库的多样性比增加任务数量更有效;提高数据复杂度带来更大收益
- 按此发现配比训练的 agent,在四个评测基准上超越用以往工作数据训练的模型
所属事件:Apple 发布工具智能体论文：数据多样性比任务数更关键(3 条相关)→
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