Реклама

Когда Критические водопады позади: совместные Rubrices и Harnesses for Continal Agents Self-Roving

#Когда #Критические #Rubrices #Harnesses #Continal

arXiv: 261 030,36826v 1 Annualce Type: New Habrit: Автономные агенты все больше зависят от жгутов, регулирующих взаимодействие, память, инструменты и исполнение в рамках крупных языковых моделей (LMS). Несмотря на то, что в последнее время эта работа начала совершенствоваться из опыта исполнения, надзор, используемый для руководства эволюцией, часто остается относительно статичным и затрудняет отслеживание изменения поведенческих недостатков по всем направлениям и потенциально ограничивает обобщение невидимыми задачами. Для решения этой проблемы мы предлагаем Рухарнессу, предметную программу совместной эволюции для постоянного самосовершенствования агента. RuHarness постоянно обнаруживает и пересматривает поведенческие критерии из траекторий исполнения, определяет приоритетность наиболее актуальных нерешенных недостатков и использует их для руководства целевыми обновлениями при сохранении цели. Широкие эксперименты с различными агентскими задачами и базовыми моделями показывают, что RuHarness превосходит сильные исходные параметры для жгута-революции, особенно на невидимых

Компьютерные науки > Искусственный интеллект [представлен 27 октября 2026 года] Название: Когда Критические водопады позади: Совместные Rubrics и Harnesees для постоянных агентов самосовершенствования PDF HTML (экспериментальный) резюме: Автономные агенты все больше зависят от жгутов, регулирующих взаимодействие, память, инструменты и исполнение вокруг крупных языковых моделей. Несмотря на то, что в последнее время эта работа начала совершенствоваться из опыта исполнения, надзор, используемый для руководства эволюцией, часто остается относительно статичным и затрудняет отслеживание изменения поведенческих недостатков по всем направлениям и потенциально ограничивает обобщение невидимыми задачами. Для решения этой проблемы мы предлагаем Рухарнессу, предметную программу совместной эволюции для постоянного самосовершенствования агента. RuHarness постоянно обнаруживает и пересматривает поведенческие критерии из траекторий исполнения, определяет приоритетность наиболее актуальных нерешенных недостатков и использует их для руководства целевыми обновлениями при сохранении цели. Широкие эксперименты с различными агентскими задачами и базовыми моделями показывают, что RuHarness превосходит сильные исходные условия для жгута-революции, особенно при невидимых задачах. Дальнейшие анализы показывают, что адаптивная приоритезация на отдельных направлениях позволяет отслеживать изменения слабых мест и способствует более устойчивому совершенствованию и стабильной обобщению в рамках различных…