RTI：rollout阶段干预突破Agent策略边界

2026年10月12日，arXiv cs.AI 刊出研究团队的工作，提出 Rollout-Time Intervention（RTI）方法。据该报道，RTI 在强化学习的 rollout 阶段介入，借助奖励侧证据（评测 rubric）对错误轨迹进行处理，把错误轨迹转化为成功轨迹，从而为策略极少能自行解出的任务提供学习信号。报道称，这一做法使智能体强化学习得以突破策略原有的能力边界。截至最新报道，该工作仅有这一条来源，暂无其他独立报道、复现结果或后续进展，也没有出现与早先说法相矛盾的数字或表述。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。