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研究提出智能体强化学习数据扩展定律
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AI 综述
2026年10月，发表于arXiv的一项研究系统分析了智能体强化学习的数据扩展规律。该研究将训练数据解构为任务、环境与轨迹三个轴向，并在数学代码、软件工程、网络及工具等领域进行了实测验证。结果显示，数据扩展指数排序为环境 > 任务 > 轨迹，环境多样性的优势主要由世界多样性驱动；同时，各轴向上合成数据发生崩溃的临界比例相差一个数量级。据此推导出的计算最优预算分配配方，相较于单纯扩展轨迹的主流方案，最高提升了1.7倍的计算效率。
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最新进展10月20日 12:00
研究发现智能体RL数据扩展指数为环境>任务>轨迹，最优预算分配方案最高可提升1.7倍计算效率。报道时间线
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10月20日
- arXiv 机器学习智能体强化学习数据扩展定律研究：环境多样性缩放效率优于轨迹
该研究系统分析了智能体强化学习的数据扩展规律，将训练数据解构为任务、环境与轨迹三个轴向，在数学代码、软件工程、网络及工具等领域实测发现扩展指数排序为环境 > 任务 > 轨迹。环境多样性的优势主要由世界多样性驱动，且各轴向上合成数据发生崩溃的临界比例相差一个数量级。研究据此推导出的计算最优预算分配配方，比单纯扩展轨迹的主流方案提升了最高 1.7 倍的计算效率。
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