跳到正文
智迹闻AuraTracer

腾讯发布Terminal-RSI提升终端智能体能力

本机阅读

发生了什么

据Hugging Face Papers报道,腾讯团队发布Terminal-RSI,通过递归轨迹重写(RSR)与策略精炼(RPR)交替提升终端智能体能力。该方法结合TB-GAE、FDR和SPR奖励机制,从Qwen3.8-27B基础模型训练出Terminal-RSI-27B。在Terminal-Bench 4.0上得分19.84%,在LHTB上严格完成率从0提升至5/46,过程奖励从0.21升至0.37。

Terminal-Bench 4.0得分
19.84%
LHTB严格完成率
5/46

报道与来源

1 篇

发布方数量不等于独立核验数量。同稿的多个入口保留在对应报道中。

  1. Hugging Face Papers转载

    Paper page - Terminal-RSI: Recursive Self-Improving Terminal Agents via Recursive Self-Rewrite and Policy-Refine

来源关系与证据边界

按已记录的来源角色展示;连线仅表示原生身份流程确认的同稿入口,不表示独立佐证或跨报道引用。

  1. 来源报道1 个发布入口