腾讯混元发布Terminal-RSI终端Agent训练方法
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腾讯混元发布Terminal-RSI终端Agent训练方法
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AI 综述
腾讯混元Frontier团队发布论文Terminal-RSI，用递归自我重写（RSR）和递归策略精炼（RPR）两轮循环训练终端Agent，基座模型为Qwen3.8-27B。 论文承认，这套方法只在一个27B模型上跑过，未在更大模型上验证，且只有三次评测、没有独立训练种子。
AI 根据报道生成 · 56 分钟前更新
最新进展10月19日 19:03
腾讯混元 Frontier 发布 Terminal-RSI：用 Qwen3.8-27B 做基座提升终端 Agent 能力报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月19日
- 钛媒体腾讯混元 Frontier 发布 Terminal-RSI：用 Qwen3.8-27B 做基座提升终端 Agent 能力
腾讯混元 Frontier 团队发布 Terminal-RSI，通过递归自我重写（RSR）和递归策略精炼（RPR）两轮循环训练终端 Agent，基座模型为 Qwen3.8-27B。
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