風口已至，多領域平臺融入社交元素！
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復旦大學研究團隊近期在人工智能訓練領域取得重大突破，開發出一套名為AgentGym-RL的創新訓練框架。該框架通過模擬人類漸進式學習過程，成功讓僅含70億參數的小型AI模型在復雜任務中展現出超越千億參數商業模型的性能。這項成果已發表在arXiv平臺，開源代碼和數據集同步在GitHub公開。
傳統AI訓練存在顯著局限：多數系統只能處理單次交互的簡單任務，面對需要多步驟規劃的復雜場景時表現欠佳。研究團隊形象地比喻，現有AI就像只會背書的學生，缺乏真正的理解和創新能力。在需要持續互動的任務中，這些系統往往因訓練不穩定而崩潰，如同初學者同時學習駕駛和導航般手忙腳亂。
AgentGym-RL框架創造性地設計了五大訓練環境，構建起AI的"虛擬游樂園"。網頁導航環境模擬真實網站交互，要求AI完成購物、論壇管理等任務；深度搜索環境訓練信息檢索能力，需整合多個信息源得出結論；數字游戲環境采用文本版Minecraft，考驗策略規劃和資源管理；具身任務環境通過虛擬空間導航，測試空間推理能力；科學任務環境則專注實驗設計和數據分析。
研究團隊開發的ScalingInter-RL訓練方法堪稱框架核心。該方法采用漸進式策略，初期限制AI與環境的交互次數，使其專注掌握基礎技能，如同教練先讓學員在空曠場地熟悉駕駛。隨著訓練深入，逐步增加交互復雜度，鼓勵探索更高級策略。這種"先易后難"的模式有效解決了傳統強化學習中的探索-利用平衡難題。
實驗數據顯示，經過AgentGym-RL訓練的70億參數模型性能提升達33.65個百分點。在網頁導航任務中，該模型準確率達26%，超越GPT-4o的16%和Gemini-2.5-Pro的28%。深度搜索任務表現更為突出，取得38.25分的整體得分，接近頂級開源模型DeepSeek-R1-0528的40.25分。在數字游戲最高難度級別，該模型是少數獲得非零分數的系統之一。
研究團隊發現，增加測試時的計算資源能顯著提升模型表現。當交互回合數從2次增加到30次時，模型準確率穩步上升；并行采樣次數從1次增至64次，成功率提升最高達7.05個百分點。這表明，對于AI智能體而言，戰略性地投入更多計算資源進行推理，比單純增加模型參數更有效。
算法比較實驗揭示了訓練方法的重要性。GRPO算法在多個任務中表現優于REINFORCE++，使用GRPO訓練的30億參數模型性能甚至超過使用REINFORCE++訓練的70億參數模型。研究還發現，訓練初期嚴格限制交互次數能確保穩定性，后期逐步放開則有助于學習復雜策略，這種動態調整策略取得了最佳效果。
案例分析生動展示了訓練成果。在網頁導航任務中，經過強化學習的模型遇到"頁面未找到"錯誤時，會主動回退到主頁使用搜索功能，而基礎模型則陷入無效點擊循環。具身導航任務中，訓練后的模型能系統性探索環境，遇到阻礙時選擇替代路徑，基礎模型則常在已探索區域徘徊。
環境結構對學習效果的影響研究帶來重要啟示。在規則明確的模擬環境中，如數字游戲和科學實驗，強化學習效果最為顯著，模型得分提升幅度接近50個百分點。而在更開放的網頁導航和深度搜索環境中，提升幅度相對溫和。這表明訓練初期應優先選擇結構化環境，逐步引入復雜場景。
這項研究不僅在技術上取得突破，更體現了方法創新的重要性。通過漸進式訓練和多樣化環境設計，小規模模型也能獲得強大能力。開源框架的發布為全球研究者提供了研究基礎，促進了AI智能體技術的普及。研究顯示，中國在AI基礎研究領域的創新能力正不斷提升，為國際AI社區貢獻了新的智慧。
對技術細節感興趣的讀者可訪問項目GitHub頁面獲取完整代碼和數據集，或查閱arXiv平臺上的完整論文（編號：arXiv:2509.08755v1）。這項研究將推動AI從簡單問答向真正理解復雜任務、制定長期計劃的智能伙伴發展，在網頁操作、信息搜索、科學研究等領域展現廣闊應用前景。
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