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AREX-2：基于长 horizon 反思任务提升自改进 Agent 能力
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AI 综述
AREX-2 基于 Qwen3.8-27B，通过机器学习与算法编程任务合成长程改进轨迹进行训练，在 MLE-bench Lite（81.8）和 Frontier-CS（70.7）上取得强结果，并迁移至 BrowseComp（84.0）、HLE（52.6）、GAIA（92.2）和 DeepSearchQA（93.8），且随轮次预算增加持续提升。
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最新进展10月1日 12:00
AREX-2 在多个基准上公布分数，并展示随预算增加持续提升。报道时间线
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10月1日
- arXiv · Artificial IntelligenceAREX-2：通过长程反思任务推进自改进智能体
AREX-2 基于 Qwen3.8-27B，利用机器学习和算法编程任务合成长程改进轨迹进行训练，在 MLE-bench Lite（81.8）和 Frontier-CS（70.7）上取得强结果，并迁移至 BrowseComp（84.0）、HLE（52.6）、GAIA（92.2）和 DeepSearchQA（93.8），且随轮次预算增加持续提升。
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