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研究人员提出多智能体协作轨迹收集框架CoEvoke
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AI 综述
2026年10月14日，研究人员在arXiv上提出了跨领域框架CoEvoke。该框架通过可恢复的受控扰动与受限参考引导，旨在激发多智能体协作中检查、反馈和修复的交互轨迹。基于此构建的数据集涵盖了跨4,130个软件工程与推理任务的4,567条可重构轨迹。实验结果表明，扰动增强训练将ACPBench-Hard的成功率从35.38%提升至42.12%，同时SWE验证器训练也取得了7.60至9.40个百分点的性能提升。
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最新进展10月14日 12:00
研究人员发布CoEvoke框架及含4567条轨迹的数据集，显著提升相关基准协作与验证成功率。报道时间线
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10月14日
- arXiv 机器学习CoEvoke：激发多智能体协作以进行轨迹收集
研究人员提出跨领域框架 CoEvoke，通过可恢复的受控扰动与受限参考引导，激发多智能体协作中检查、反馈和修复的交互轨迹。该数据集包含跨 4,130 个软件工程与推理任务的 4,567 条可重构轨迹。实验表明，扰动增强训练将 ACPBench-Hard 成功率从 35.38% 提升至 42.12%，SWE 验证器训练也取得 7.60-9.40 个百分点的提升。
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