UCLA 與 Adobe 提出 Tev：27B 模型長程任務追平 GPT-6 Astra
Adobe Research 與 UCLA 提出 Tev 訓練方案：27B 模型在 Agents' Last Exam 計算與數學子集上 Pass@5 達 0.28，追平 GPT-6 Astra 與 Claude Opus 5。做法是先建置含隱藏標準答案的潛在世界再用它渲染出任務環境，據此合成覆蓋 7 個領域、1,170 個環境的 Tev-Gym，單次 rollout 中位耗時 12.4 分鐘、Pass@1 僅 29%。
給出首個帶可驗證稠密獎勵的長程智慧體訓練集與配方，使 27B 開源模型在長程任務上追平前沿閉源模型，對做 agent 後訓練與強化學習的人參考價值大。
原標題：27B开源模型追平GPT-6 Astra、Claude Opus 5！UCLA×Adobe提出Tev：先造好「答案世界」，再给智能体出长程考题
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| 狀態 | 精選 |
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