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DeltaTTG训练多轮AI智能体
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AI 综述
2026年10月13日，Hugging Face Daily Papers 报道 DeltaTTG 方法，用 Token-to-Go 进度计训练多轮 AI 智能体。报道称，该方法通过共享进度计学习可复用的进度信号，并用 Token-to-Go 估计任务完成前剩余需要生成的 token 数，以缓解多轮 AI 智能体在 RLVR 训练中面临的稀疏终端奖励问题。实验覆盖 ALFWorld、PaperSearchQA 和 BFCLv3 三个基准；在这些任务上，DeltaTTG 相比 GRPO 使 Qwen3-4B 和 Llama-3.1-8B-Instruct 的平均分分别提升 5.7 分和 7.2 分。报道还称，相关代码已经开放。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月13日 08:00
DeltaTTG论文登上 Hugging Face Daily Papers，代码已开放。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月13日
- Hugging Face Daily PapersDeltaTTG：用 Token-to-Go 进度计训练多轮 AI 智能体
DeltaTTG 用共享进度计学习可复用进度信号，以 Token-to-Go 估计任务完成前剩余生成 token 数，缓解多轮 AI 智能体 RLVR 的稀疏终端奖励问题。在 ALFWorld、PaperSearchQA 和 BFCLv3 上，DeltaTTG 相比 GRPO 让 Qwen3-4B 和 Llama-3.1-8B-Instruct 平均分分别提升 5.7 和 7.2 分，代码已开放。
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