Tev-Gym

Tev 提出了 Tev-Gym，据称是首个具有可验证、稠密、渐进式奖励的长周期智能体训练数据集，覆盖 7 个领域、共 1170 个经过验证的任务环境。

Tev 同时给出了数据基础设施（Tev-Gym）、训练方法（PPRS）和验证结果（Tev-27B），形成了一个完整闭环。

Tev-Gym 采用潜世界优先的方法构建了 1,170 个经过验证的任务环境，每个环境包含任务领域、工作流及预期状态的完整隐藏模型。

Tev-Gym 采用渐进式渲染方式，从潜世界规范生成环境，因此复杂度可控且每个中间状态均可验证。