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Adobe & UCLA 的 TEV 用"隐世界优先"合成方法构建了首个带密集进度奖励的长时程 Agent 训练集 TEV-GYM（1170 个环境、7 个领域），并用进度势能奖励塑形（PPRS）把 GRPO 在稀疏奖励下大面积"饿死"的问题修好了；27B 模型在 ALE-CM 上追平 GPT-6 Astra 和 Claude Opus 5 的 Pass@5。