@maximelabonne: 太酷了!来自 @Meituan_LongCat 的同一团队撰写了 Skill0,他们提出了一种用于技能内在化的RL方法。

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摘要

该推文重点介绍了美团团队关于 Skill0 的论文,这是一种用于技能内在化的RL方法,并引用了一篇关于自蒸馏智能体RL的相关论文。

太酷了! 来自 @Meituan_LongCat 的同一团队撰写了 Skill0,他们提出了一种用于技能内在化的RL方法。https://t.co/9KRc4z28bu
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缓存时间: 2026/05/17 22:23

太酷了!

来自 @Meituan_LongCat 的同一团队撰写了 Skill0,他们提出了一种用于技能内化的强化学习方案。https://t.co/9KRc4z28bu

alphaXiv (@askalphaxiv): “自蒸馏智能体强化学习”

智能体强化学习从稀疏的轨迹奖励中学习,而自蒸馏则提供密集的 token 引导。但在多轮智能体中,朴素蒸馏可能会失效,因为随着轨迹漂移,特权的教师信号会变得嘈杂。

这篇论文的核心思想是

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