阿里巴巴的论文《Qwen-AgentWorld》提出了首个面向通用智能体的语言世界模型,涵盖七个领域,利用超过一千万条交互轨迹进行三阶段训练。该模型通过预测环境状态变化,提升智能体的决策能力,降低训练成本和泛化能力限制。实验结果表明,Qwen-AgentWorld在多步骤操作和跨领域泛化方面表现优异,有效支持智能体的强化学习训练。
本研究提出了一种新方法FedSB,旨在解决联邦学习中的数据异质性问题。通过标签平滑和均衡去中心化训练,提升了模型的跨领域泛化能力,实验结果表明其优于现有方法。
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