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Know What You Don't Know: Agentic Data Synthesis by Evolving Generation Space for Closed-Loop Learning

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arXiv:2610.12593v1 Announce Type: new Abstract: The continued improvement of large language models increasingly depends on synthetic experience, yet effective data synthesis for interactive agents requires not only executable and verifiable trajectories, but also interactions that provide learning value for the current task agent. Existing methods increasingly incorporate environment feedback, data validation, or lea

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Sujet: Know What You Don't Know: Agentic Data Synthesis by Evolving Generation Space for Closed-Loop Learning
Site source: arxiv.org
Date de publication à la source: 2026-10-12
Date de collecte sur DzCademia: 2026-10-12

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Conseils et exercices DzCademia, distincts du résumé et des exigences de la source. Aide structurée avec assistance automatisée ; elle ne vaut ni validation scientifique ni promesse de sélection. Source consultée le 2026-10-28.

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