State2State: 環境導出ミッドトレーニング
arXiv cs.CL ・ 2026-08-05
原題: State2State: Environment-Derived Mid-Training for LLM Agents
AI による要約
LLMエージェントの学習に外部から与えられたタスクや教師信号に依存しない、環境から状態を導出して訓練目標とする State2State を提案した。環境内の探索で得られた状態を目標状態として設定し、ルールベースの状態一致で成功を検証することで、専門家の監督なしで拡張性と多様性を持つ学習を可能にした。
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