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UCLA与Adobe联合提出长程智能体训练系统Tev
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AI 综述
2026年10月24日，Adobe Research 与 UCLA 联合提出面向长程任务的智能体训练系统 Tev。针对长程任务中强化学习面临的稀疏奖励难题，该系统首先构建了包含隐藏规约的潜在世界合成任务环境 Tev-Gym，并引入进度势能奖励塑形（PPRS）机制辅助训练。评测结果表明，基于该系统训练的开源模型在长程基准评测中达到了追平闭源前沿模型的水平。
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最新进展10月24日 20:58
UCLA与Adobe推出长程智能体系统Tev，开源模型长程评测追平闭源前沿水平。报道时间线
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10月24日
- AITNT · AI头条UCLA 与 Adobe 提出长程智能体训练系统 Tev，开源模型在长程评测中追平闭源前沿水平
Adobe Research 与 UCLA 联合提出长程智能体训练系统 Tev，通过先构建隐藏规约的潜在世界合成任务环境 Tev-Gym，并引入进度势能奖励塑形（PPRS）解决强化学习稀疏奖励问题。
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