待验证50% 置信观点精确时间
Tev-27B 仅在 ALE 相关数据上训练却能泛化到 Terminal-Bench，暗示其学到了某种领域无关的长周期任务执行能力，而非仅记住特定任务解法。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/14
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证针对长程任务的专项训练通常需要构造包含完整任务轨迹的监督数据，而非简单的单轮问答对67% 相似待验证规划器通过监督微调（SFT）在140道训练题和28道开发题的结果选择轨迹上训练64% 相似待验证当任务要求访问模型训练截止日期之后的信息、精确数值计算或处理外部文件时，提示词工程无济于事，这是工具调用和RAG出现的根本原因64% 相似待验证Agent Tuning属于有监督微调SFT的特化方向，其训练样本是完整的任务轨迹Trajectory而非传统问答对62% 相似待验证Terminal-Universe提出相比直接使用终端Agent执行轨迹训练，更有效的方式是先重建轨迹背后的完整工作环境，再从该环境生成新的可验证任务62% 相似
引用此条事实
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