Adobe 与 UCLA 提出 Tev：用可验证进度奖励破解长程 Agent 训练难题
jiqizhixin · x · 2026-11-02
Adobe Research 与 UCLA 提出 Tev，针对长程任务中「几乎每次早期尝试都失败、缺乏反馈信号」的问题，将合成环境与可验证的进度奖励结合。
三个核心设计：
- 先构建答案世界：Tev-Gym 包含 7 个领域共 1170 个环境，每个环境从隐藏规范出发，渲染输入文件、受控缺陷与工作流图，任务与验证器引用同一底层状态
- 奖励可度量的进度：进度契约（progress contract）用隐藏世界检查中间工作；Progress-Potential Reward Shaping 能在没有任何尝试通过最终验证器时，仍然区分部分成功的 rollout，为组相对训练提供可用信号
- 明确基准范围：在 18 个 ALE-CM 任务上，Tev-27B 将 Pass@5 从 0.17 提升至 0.28，达到报告的 GPT-6 水平
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