ACC:智能体轨迹编译实现长上下文训练
深度2026年5月23日19 分钟阅读
最有趣的发现是:通过编译智能体轨迹进行训练,模型展现出任务自适应的注意力重构和专家特化,在长上下文推理任务上取得显著提升。推荐给从事智能体、长上下文LLM训练以及有监督微调数据构建的研究者和工程师。
本文编译自 ACC: Compiling Agent Trajectories for Long-Context Training,版权归原作者所有。
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本文提出Mega-ASR框架,通过构建包含54种复合声学场景的Voices-in-the-Wild-2M数据集,结合渐进式声学到语义优化和双粒度WER门控策略,在复杂噪声环境下相对词错误率降低超30%。该方法突破了现有模型在真实世界中的声学鲁棒性瓶颈。
本文发现RLVR训练的权重轨迹是低秩且可预测的,秩一近似即可捕获大部分性能增益。基于此提出RELEX方法,通过短窗口观测估计秩一子空间,并用线性回归外推未来检查点,仅需15%的训练步数即可匹配或超越完整RLVR性能。该方法能外推到观测窗口的10-20倍以上,且无需学习模型,归功于秩一投影的降噪效应。