TerminalHorizon:长时程终端智能体的数据合成引擎
原文标题:Scaling Agentic Data for Long-Horizon Terminal Intelligence
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研究者提出全自动数据合成引擎TerminalHorizon,从真实专业工作出发,通过独立执行识别构建中遗漏的关键工作并据此重建环境,同时在同一目标下逐步扩展任务以延长探索链条。基于该引擎构建1.5K任务环境并对Qwen3.5-27B进行监督微调得到TerminalHorizon-27B,在12个基准上取得显著提升,并在12小时研究预算的RSI案例中展现持续改进能力。
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全自动合成1.5K长时程终端任务,微调Qwen3.5-27B在12个基准显著提升
- •TerminalHorizon从真实专业工作出发,用独立执行识别构建中遗漏的关键工作并重建环境
- •同一目标下逐步扩展任务,延长探索链条,构建1.5K任务环境
- •基于该数据监督微调Qwen3.5-27B,得TerminalHorizon-27B,12个基准显著提升
- •在12小时研究预算的RSI案例中展现持续改进能力
为什么重要:长时程终端智能体训练长期缺高质量轨迹数据,该引擎把环境合成从「简化任务」转为「保留探索必要性」,对做agent后训练与数据合成的团队有直接参考价值。
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