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MIRA-AC 披露 actor–critic 训练设计
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AI 综述
2026年10月14日，AGI Hunt 报道 MIRA-AC 的 actor–critic 训练设计：该方案从预训练价值模型初始化共享的 actor–critic，由 critic 预测剩余回报、actor 选择下一个调查方向。报道称，针对长程 episode 装不进单个上下文、auto-compaction 会在人为边界切分轨迹而导致信用偏差的问题，MIRA 采用跨上下文重置拼接 episode 与长度自适应 GAE，以保住早期决策的信用。目前披露内容集中于训练设计层面，尚未见后续进展。
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最新进展10月14日 02:44
MIRA-AC 公开从预训练价值模型初始化共享 actor–critic 的训练设计。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：从预训练价值模型初始化共享 actor–critic
MIRA-AC 从预训练价值模型初始化共享 actor–critic，由 critic 预测剩余回报、actor 选择下一个调查方向。针对长程 episode 装不进单个上下文、auto-compaction 在人为边界切分轨迹导致的信用偏差，MIRA 采用跨上下文重置拼接 episode 与长度自适应 GAE，保住早期决策的信用。
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