论文提出VETR：基于执行轨迹的符号图形推理自改进智能体
原文标题：VETR: Execution-Grounded Self-Improving Agent for Symbolic Graphics Reasoning
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arXiv论文提出VETR框架，通过保留对齐的程序/渲染记录并引入执行精炼器，将运行时状态变化编译为受约束的替代程序，实现可执行世界表示上的递归自我改进。在BlenderGym与BlenderBench上，配合GPT-5.6-luna与Qwen3.8-27B，表现优于BlenderAlchemy与VIGA。
- 问题
- 符号图形推理智能体受限于最终渲染的模糊监督，无法从执行轨迹递归学习。
- 方法
- 保留对齐的程序/渲染记录，用执行精炼器把运行时状态变化编译为受约束的替代程序，无需额外模型调用。
- 结果
- 在 BlenderGym（280 任务）与 BlenderBench（27 任务）上优于 BlenderAlchemy 与 VIGA。
- 影响
- 把执行轨迹变成可复用监督信号，为 3D 场景生成与程序化编辑类智能体提供自改进路径。
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VETR用执行轨迹做符号图形推理自改进，在BlenderGym与BlenderBench上优于BlenderAlchemy与VIGA。
- •针对最终渲染监督模糊的问题，保留对齐的程序/渲染记录与有界运行时观测
- •引入执行精炼器，把观测到的写入与状态变化编译为受约束的替代程序
- •精炼器校验端点与保持条件，视觉验证器再评估目标相关性
- •修复构建不增加额外语言模型调用，但可能增加执行次数
- •在BlenderGym（280任务）与BlenderBench（27任务）上，配合GPT-5.6-luna与Qwen3.8-27B均优于BlenderAlchemy与VIGA
为什么重要：把「哪些编辑在程序执行中存活或干扰」作为可复用证据，为可执行世界表示上的智能体自我改进提供了不依赖额外模型调用的路径。
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