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PGPO: Potential-Guided Policy Optimization for Multi-Turn Agentic Tasks
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PGPOの提案は、マルチラウンドエージェント強化学習の単位配分が「最終結果に基づく粗粒度の帰属」から「状態ポテンシャルに基づく粒度の細かいプロセス評価」に進化していることを意味する。これは、エージェント後のトレーニングに対する業界の要件を反映しており、単一ステップの意思決定の最適化から、中間アクション品質の高密度信号モデリングに移行しています。
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