Breaking the Solver Bottleneck: Training Task Generators at the Learnable Frontier

En 3 lignesPROPEL est un framework qui entraîne des générateurs de tâches via RL pour créer des problèmes optimaux pour l'apprentissage d'agents. Une sonde légère prédit le taux de résolution sans rollouts répétés du solveur, réduisant l'évaluation à un forward pass. Sur code et SWE, les tâches au « learnable frontier » passent de 10,1% à 20% (Qwen2.5-3B) et de 9,8% à 19,6% (Qwen3.5-27B).

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain