Компьютерные науки > Искусственный интеллект [представлен 14 октября 2026 года] Название: EvoiringBrain: Adamptive Skillation System for Multimed Agers саморазвлекаясь в Open Worlds View PDF HTML (экспериментальный) резюме: агенты с различными видами транспорта добились значительного прогресса во взаимодействии с открытыми мирами. Однако их способность к самореализации остается ограниченной. Осуществляемая под наблюдением точная настройка позволяет имитировать, но не использовать активный опыт организации, в то время как обучение по вопросам укрепления на основе результатов способствует разведке, однако недостаточному использованию промежуточной информации о траектории. Таким образом, мы предлагаем EvingBrain, которая использует адаптивную систему навыков как мозг для самореволюции агента, состоящую из двух следующих компонентов. Сформулированные Skill self-Evolution: выдержки из процедурных и проблемных схем, взятых из траекторий конкретных моделей; обобщенный опыт на основе формирования навыков; эволюционирует благодаря многочисленным взаимодействиям с открытым миром, в конечном счете создавая стратифицированную архитектуру квалификаций, состоящую из Домена, Плана действий/трапковых навыков, которая обеспечивает агента многограндарным архивом знаний и новаторским подходом к эволюции. Адаптивное исполнение с помощью государственного видения: резюмирует давние взаимосвязи в структурированной реферационной памяти и использует ее для руководства стратегией клеветнического…
Эволюция мозга: адаптивная система квалификации мультимодальных агентов в открытом мире
arXiv: 2610.20.20786v1 Annuaire Type: New Habrial: Multi-Model Agents добились значительного прогресса во взаимодействии с открытыми мирами. Однако их способность к самореализации остается ограниченной. Осуществляемая под наблюдением точная настройка позволяет имитировать, но не использовать активный опыт организации, в то время как обучение по вопросам укрепления на основе результатов способствует разведке, однако недостаточному использованию промежуточной информации о траектории. Таким образом, мы предлагаем EvingBrain, которая использует адаптивную систему навыков как мозг для самореволюции агента, состоящую из двух следующих компонентов. Сформулированные Skill self-Evolution: выдержки из процедурных и проблемных схем, взятых из траекторий конкретных моделей; обобщенный опыт на основе формирования навыков; эволюционирует благодаря многочисленным взаимодействиям с открытым миром, в конечном счете создавая стратифицированную архитектуру квалификаций, состоящую из Домена, Плана действий/трапковых навыков, которая обеспечивает агента многограндарным архивом знаний и новаторским подходом к эволюции. Адаптивное исполнение с учетом государственного положения: