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EvoSyn:基于学习反馈的多智能体数据合成框架
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2026年10月12日,arXiv(Artificial Intelligence,一手来源)发表论文,提出 EvoSyn——一个由学习反馈驱动的多智能体框架,用于交互式智能体的数据合成。该框架通过可修订状态组织生成过程:Designer 负责分配合成方向,Planner 将其落地为可执行经验,从而实现空间内适应与生成空间扩展。论文称,在 τ²-Bench 和 CAR-Bench 两个基准上,EvoSyn 的平均任务成功率比最强合成基线提升 13.3 个点。目前公开信息仅此一篇论文报道,尚无后续独立验证或同行评议结果披露。
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Oct 12, 2026
- arXiv · Artificial IntelligenceEvoSyn:通过演化生成空间进行智能体数据合成
论文提出 EvoSyn,一个由学习反馈驱动的多智能体框架,用于交互式智能体的数据合成。它通过可修订状态组织生成,Designer 分配合成方向、Planner 落地为可执行经验,实现空间内适应与生成空间扩展。在 τ²-Bench 和 CAR-Bench 上,EvoSyn 平均任务成功率比最强合成基线提升 13.3 个点。
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