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Trajectory2Gym：构造决策可溯源的智能体训练数据
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AI 综述
2026年10月27日，AGI Hunt 报道，蚂蚁国际与西湖大学提出 Trajectory2Gym，并在 Hugging Face 发布。该工作面向工具使用智能体的训练数据构造，把数据生成从「收集成功轨迹」重构为「刻意构造可学习的交互经验」，强调训练数据中的决策可溯源；当时报道未披露具体实验设置与评测结果。同日 arXiv cs.CL 上线论文，给出方法与结果细节：以组合覆盖与决策接地为核心构造轨迹监督，围绕支持不足的组合结构构建可执行交互，仅从学习者可见历史支持的决策中提取监督，并以父归一化监督微调保持语义交互为训练权重单元。论文称在五个 Qwen3 规模上，Tau1、Tau2、BFCL 三基准等权均值提升 16.9–29.8 个百分点，增益在有状态、多轮交互中最为明显。
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最新进展10月27日 12:00
arXiv 论文给出评测结果：五个 Qwen3 规模上三基准等权均值提升 16.9–29.8 个百分点。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- arXiv cs.CLTrajectory2Gym：面向工具使用智能体的决策接地组合交互合成
Trajectory2Gym 提出以组合覆盖与决策接地为核心的轨迹监督构造方法，在五个 Qwen3 规模上使 Tau1、Tau2、BFCL 三基准等权均值提升 16.9-29.8 个百分点。它围绕支持不足的组合结构构建可执行交互，仅从学习者可见历史支持的决策中提取监督，并以父归一化监督微调保持语义交互为训练权重单元。增益在有状态、多轮交互中最为明显。
- AGI Hunt蚂蚁国际与西湖大学提出 Trajectory2Gym：为工具使用智能体构造决策可溯源的训练数据
蚂蚁国际与西湖大学在 Hugging Face 发布 Trajectory2Gym，把工具使用智能体的训练数据生成从「收集成功轨迹」重构为「刻意构造可学习的交互经验」。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。