论文
ARISE-RL: Agentic Rubric-Grounded Iterative Self-Evolution with Reinforcement Learning
提出基于评分标准的强化学习框架ARISE-RL，解决开放型智能体长周期任务训练中缺乏可验证答案与可扩展评分标准的难题
官网 ↗档案回溯至 2026-09 · 收录于 2026-09-02热度 0.1
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事件时间线
- 2026-09-01 · 动态ARISE-RL：面向开放型智能体的评分标准驱动自进化强化学习框架
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