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T2SPO: Trajectory-to-Step Policy Optimization for Agentic RL

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AI 综述

2026-10-02，arXiv 发表 T2SPO，面向智能体强化学习的轨迹到步骤策略优化方法。该方法利用成功交互轨迹提供步骤级反馈，通过 TabPFN 回归器估计剩余距离并生成辅助信用信号，在 ALFWorld 和 WebShop 上使用 1.5B 与 7B 语言模型实验，相比 GRPO 一致提升任务成功率。

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报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月2日

12:00
arXiv · Machine Learning Theory
T2SPO：面向智能体强化学习的轨迹到步骤策略优化
T2SPO 利用成功交互轨迹提供步骤级反馈，通过 TabPFN 回归器估计剩余距离并生成辅助信用信号，在 ALFWorld 和 WebShop 上用 1.5B 与 7B 语言模型实验，相比 GRPO 一致提升任务成功率。

本事件热度走势

当前热度 9·可比范围峰值 10（10月2日 13:00）·近 24 小时可比范围变化 –

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