Nieuws

Stanford-onderzoekers introduceren TRACE: systeem dat terugkerende agentfouten omzet in gerichte training

Stanford-onderzoekers hebben TRACE ontwikkeld, een open-source systeem onder MIT-licentie dat agentische LLM's traint door terugkerende fouten te diagnosticeren en er gerichte synthetische omgevingen voor te bouwen. Het systeem gebruikt contrastieve analyse om ontbrekende capaciteiten te identificeren, traint per capaciteit een LoRA-adapter met GRPO, en composeert deze in een Mixture-of-Experts-model met token-level routing. Op τ²-Bench en SWE-bench Verified behaalde TRACE significante verbeteringen, waarbij een 27B-model (Qwen3.6-27B) zelfs GPT-5.2-Codex overtrof.