PEARL: novo RL para agentes multi-turn supera ARPO
O PEARL, método de aprendizado por reforço para agentes multi-turn apresentado no arXiv, melhora a atribuição local de crédito sem critic adicional e alcança 97,9% de sucesso no ALFWorld com modelo de 4B.
