Периодическое обучение на постоянной основе

arXiv: 2610.12668v1 Annualce Type: New Humber Abstract: Language Model Agers все чаще работают на длинных потоках взаимодействия, требуя онлайновой адаптации к изменениям в распределении через непрерывное обучение. Вместе с тем существующие агенты, как правило, либо развивают свое состояние только путем передачи информации в будущее, либо полагаются на дополнительные данные повторной воспроизведения или подтверждения достоверности для оптимизации использования. Для решения этой проблемы мы предлагаем " Рехарнесс &qt; , повторяющуюся систему привязки к непрерывному обучению агентам, которая дополняет переднее чтение и написание обратного редактирования в соответствии с строго онлайн-протоколом. Мы спрашиваем, какую информацию можно было бы по-разному зафиксировать в состоянии жгута для того, чтобы лучше проинформировать о текущем случае потока. Если говорить конкретно, то после каждого случая мы используем полученную траекторию как обратную связь для пересмотра отражателей, полученных в этом случае, тем самым пропагандируя обратный отклик через текстовое состояние. В рамках трех контрольных показателей непрерывного обучения и трех языков