GenRevisit：智能体回退式图像生成框架

2026年10月14日，arXiv Computer Vision 报道了 Zixu Wang 等作者提出的 GenRevisit 智能体框架。该框架将动作选择扩展为延续状态与动作的联合选择，使智能体可从历史图像中挑选候选继续编辑，而非固定从最新图像细化。训练方面，报道称 GenRevisit 采用 SFT 后接智能体强化学习的方式训练，并进一步提出 Normalized Action Credit Assignment（NACA），按各动作对降低剩余目标的贡献重新分配正向优势。上述内容为该报道所述，目前尚无后续跟进报道，事件进展以该篇报道为准。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。