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苹果等团队提出持续学习智能体框架 SCLATE
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AI 综述
2026年9月29日，研究团队提出持续学习智能体训练与评估框架 SCLATE。该框架通过开放事件调度器与混合仿真时钟，在统一时间线上运行任务和智能体事件，可将月度场景压缩至数小时。系统支持在未修改智能体结构的前提下，记录模型调用的 token 与 log 概率。目前研究团队已移植 7 个基准，并在 10 个模型上完成了 10 种配置的对比测试。
AI 根据报道生成 · 12 小时前更新
最新进展9月29日 12:00
团队提出 SCLATE 框架，可压缩月度仿真场景并支持多模型基准评估。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
9月29日
- arXiv 人工智能SCLATE：持续学习智能体训练与评估底座框架
研究团队提出持续学习智能体训练与评估框架 SCLATE，通过开放事件调度器与混合仿真时钟在统一时间线运行任务和智能体事件，将月度场景压缩至数小时。系统支持在未修改智能体结构的前提下记录模型调用的 token 与 log 概率，移植了 7 个基准并在 10 个模型上对比了 10 种配置。
本事件热度走势
当前热度 4·可比范围峰值 5（9月30日 12:00）·近 24 小时可比范围变化 –
趋势仅比较持续完整观测到的相同主体，范围可能小于当前热度统计。移动指针或点击图表查看每小时热度；键盘可用左右方向键切换。