深度分析 SGCD：在長程工具使用中以信用蒸餾增強策略梯度表現 長程工具使用的強化學習常依賴結果驗證，但傳統策略梯度在長序列上只能提供粗糙的代幣層級獎勵。研究提出以兄弟樣本為基礎的信用蒸餾（SGCD），透過動態抽樣和外部大型語言模型產出步驟信用參考，重新加權 GRPO 代幣優勢。實驗在 AppWorld 與 τ³‑airline 基準上顯示 SGCD 提升至 45.6%／27.0% 及 pass@1 0.602，遠超單純自蒸餾退化表現。
