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UCLA×Adobe提出的Tev模型：先造好「答案世界」，追平GPT-6 Astra、Claude Opus 5！
27B开源模型追平GPT-6 Astra、Claude Opus 5！UCLA×Adobe提出Tev：先造好「答案世界」，再给智能体出长程考题
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AI 导读
UCLA与Adobe Research合作提出的Tev模型，旨在解决长程智能体在长程任务上的挑战，通过构建「答案世界」提升模型性能，与GPT-6 Astra、Claude Opus 5等模型在长程任务上达到同等水平。
一手信源深挖
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Tev: Scaling Long-Horizon Agentic Environments with Dense Progress Rewards
arXiv:2610.18868 · 2026.10 · 发布于 2026-10-21
UCLAAdobe ResearchWenbo HuYong Jae Lee
“先造好隐藏世界（Latent World），通过进度势能奖励塑造（PPRS）解决长程强化学习稀疏奖励难题，以1170个跨领域任务环境 Tev-Gym 训练出首个在长程任务追平顶尖商业大模型的开源 27B 智能体。”
来源：机器之心 · jiqizhixin.com
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