对抗闭环课程：演化角色扮演智能体
原文标题：Adversarial Closed-Loop Curriculum for Evolving Role-Playing Agents
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论文指出角色扮演智能体的强化学习通常在固定场景池上训练，导致分布瓶颈。作者提出 AdvRole，一个对抗式上下文重写框架，将角色扮演强化学习变为闭环课程。Actor 学习角色扮演，Rewriter 将角色档案与对话上下文改写为针对 Actor 的困难场景，以性能差距奖励训练。在三个中英文基准及新发布的多语言基准上，AdvRole 持续优于基线。
- 问题
- 角色扮演智能体RL训练场景池固定，随能力提升出现分布瓶颈。
- 方法
- AdvRole用对抗式上下文重写，让Rewriter按性能差距奖励生成针对Actor的困难场景，形成闭环课程。
- 结果
- 在三个中英文基准及新发布多语言基准上持续优于基线。
- 影响
- 为角色扮演智能体提供可自我进化的训练课程，减少人工构造场景成本。
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