用20个规则反直觉的全新文字游戏,测出LLM智能体从交互经验中学习的真实水平
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保留被拒候选沿链精炼,把失败证据变成阶梯,突破持久失败屏障
自回顾蒸馏:将事后经验转化为先验前瞻
👍 166把事后轨迹的教训蒸馏为交互前预判,让全对或全错的轨迹也能产生学习信号
个人LLM智能体用跨平台历史中介平台推荐,PAMO教它何时干预何时保留
首个评估 LLM 智能体生成可建造、可运行 3D 结构的四层级基准
提出主动智能体3T设计原则与五维设计空间,构建多天模拟测试床揭示现有智能体在时机与信任上的短板。
把验证通过的轨迹当特权信息喂给冻结初版模型自蒸馏进LoRA,部署中越做越好
将记忆自进化按能力维度分解,百万token基准上超越最强基线7.83至10.54个百分点
基于跨框架适配的检索增强技能优化
👍 37用外部技能库检索加跨框架适配,替代昂贵rollout试错来初始化并迭代优化智能体技能
在关键错误处施加预防性蒸馏、在其后施加恢复性蒸馏,让多轮智能体学会避免并从关键错误中恢复。
把模型与执行框架对封装为可组合单元,用主机智能体编排协作,靠进化、记忆与技能持续增强
以未解需求为协调单元,让多智能体协调成本跟随查询需求而非信息空间规模增长。
组内智能体评分器给通过测试的解排质量序,和保持地重分配优势,稳定代码智能体RL。
把支撑大模型的整套系统当作策略,用执行轨迹驱动诊断-验证-晋升闭环实现自演化。
将技能合成重构为对原始经验轨迹的按需主动导航,让 agent 动态策展任务专属技能
双轨记忆+强化学习Writer,破解群聊记忆的消息归属与状态重建难题
无中央编排器的自组织多智能体框架,千级智能体协作显著提升软件重建质量
用轻量级“系统一”结构化决策替代自回归LLM管控记忆读写,准确率与效率双提升
图世界模型预演修复LLM计划并在线重排任务,成功率41.2%→91.8%
先独立练强技能教师,学生出师后在线判定并自动“退役”教师