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MIRA-AC 训练细节：只更新元推理器
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AI 综述
2026年10月14日，AGI Hunt 披露 MIRA-AC 的训练细节。MIRA 在每个决策点重置上下文，再把元推理决策重新拼接成一个逻辑 episode，并据此计算决策级优势；其目的是避免自动压缩按人为边界切分轨迹、把边界当作终止，从而带来 credit assignment 偏差。训练时重建完整 episode，策略损失只更新元推理器的推理与工单，执行器、工具与上下文筛选保持固定，即训练 WHAT 而非 HOW。报道未给出该方法的实验数据与对比结果。
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最新进展10月14日 02:44
训练细节披露：重建完整 episode、只更新元推理器，以规避压缩边界导致的信用分配偏差。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月14日
- AGI HuntMIRA-AC 训练细节：重建完整 episode，只更新元推理器
MIRA-AC 通过重建完整 episode、只更新元推理器来训练策略：MIRA 在每个决策点重置上下文，把元推理决策重新拼成一个逻辑 episode 再计算决策级优势。该设计用于避免自动压缩按人为边界切分轨迹、把边界当终止所带来的 credit assignment 偏差。策略损失只更新元推理器的推理与工单，执行器、工具与上下文筛选保持固定，即训练 WHAT 而非 HOW。
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