ARCO представляет рамку рубрики, которая позволяет осуществлять присвоение кредитов на уровне шагов для агентов на основе многошаговых ЛЛМ. Он одновременно обновляет общую модель с головками генерации и оценки, позволяя содержанию рубрики и функции оценки когенерироваться через данные на-политики, что улучшает производительность и интерпретируемость на различных тестах.
arxiv
arXiv cs.AI
·
46 д назад
·
ист: 51 д назад
·
research
ARCO: адаптивный рубрик с когенерацией для агентов на основе многошаговых ЛЛМ
Переведено с English → Русский
Похожие статьи
arxiv
arXiv cs.CL
·
47 д назад
·
1 просмотр
Саморазвитие агентов, использующих инструменты, через обучение предпочтений в точках разрыва
ToolGraph повышает эффективность агентов, использующих инструменты в многоходовых сессиях, интегрируя схему топологии, веса переходов и контроль, учитывающий историю. Обучение с DPO на 161 паре предпочтений в точках разрыва улучшает производительность: ToolGraph+DPO достигает роста награды на 16,8% по сравнению с базовой версией, особенно в задачах авиационного и розничного сектора, где появление положительных наград выступает ключевым диагностическим сигналом.
arxiv
arXiv cs.CL
·
47 д назад
·
1 просмотр
ARCO: адаптивный рубрикатор с когерентным развитием для агентов на основе многократных LLM
ARCO представляет рамку рубрики, которая позволяет осуществлять присвоение кредитов на уровне шагов для агентов на основе многократных LLM. Он одновременно обновляет общий модель с головками генерации и оценки, позволяя содержанию рубрики и функции оценки когерентно развиваться за счёт данных на-политики, что улучшает производительность и интерпретируемость на различных тестовых наборах.
media
r/LocalLLaMA
·
49 д назад
·
3 просмотра
AllenAI выпустил модели MolmoMotion для прогнозирования движений в будущем
AllenAI выпустил две модели MolmoMotion, которые прогнозируют трёхмерные траектории точек на основе коротких историй видео и естественных языковых инструкций. Одна модель использует историю из трёх кадров, другая — из одного кадра, что позволяет прогнозировать будущее движение объектов в трёхмерном пространстве.
arxiv
arXiv cs.CL
·
51 д назад
·
1 просмотр
H-RePlan: иерархическое восстановление для систем агентов на разных устройствах
H-RePlan вводит иерархическую систему перепланирования, которая разделяет восстановление стратегии на уровне устройства и перепланирование на глобальном уровне. Оно превосходит существующие базовые варианты, достигая более высокого уровня завершения и соблюдения инструкций, при снижении затрат на токены, за счёт восстановления с учётом области в системах агентов на нескольких устройствах.
arxiv
arXiv cs.AI
·
51 д назад
RACL: Слой управления агентом для мета-оптимизации обучения
RACL вводит агента принятия решений, который управляет поведением мета-оптимизационного поиска, не заменяя оптимизаторы или изменяя ограничения. Он улучшает или сохраняет ключевые политики в экспериментах по маршрутизации транспортных средств, снижая среднюю стоимость на 8,337% по сравнению с Fixed и на 1,605% по сравнению с политиками, активированными при стагнации, без значительного увеличения вычислительной нагрузки.