large language model agents | BriefGPT

关键词large language model agents

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每步严密观察！通过迭代的步骤级过程优化学习的 LLM Agent
采用 Monte Carlo 方法为 Iterative step-level Process Refinement (IPR) 框架提供步骤级奖励，通过与专家轨迹进行对比评估，从中识别差异并生成对比动作对，用于训练模型，实验证明该框架在提
PDF17 days ago
StreamBench：基于连续改进的语言代理基准测试
大语言模型代理，连续改进，StreamBench，在线学习环境，自适应人工智能系统。
PDF21 days ago
KG-RAG: 知识与创造之间的桥梁
该论文介绍了一种名为 KG-RAG（知识图谱 - 检索增强生成）的框架，通过将结构化的知识图谱与 LLMs 的功能集成，显著减少对 LLMs 潜在知识的依赖，从而提高 LLM 的知识能力。通过使用一种名为 CoE（Chain of Expl
PDFa month ago
I-Design：个性化 LLM 室内设计师
通过自然语言交流生成和可视化设计目标的个性化室内设计师 I-Design，以及利用视觉 - 语言模型和设计流程结合的新评估协议，在提供高质量三维设计解决方案和与用户输入相匹配的抽象概念方面优于现有方法。
PDF3 months ago
PeerGPT: 基于 LLM 的同伴代理人在儿童协作学习中的团队主持和参与角色探索
通过主题分析，我们发现在儿童合作学习中，同伴对话对提高儿童合作交流的质量具有显著影响。将大型语言模型（LLM）代理引入这一场景，探索其作为同伴的新角色，并评估其作为团队主持人和参与者的影响。我们邀请两组参与者参加合作学习研讨会，在其中讨论并
PDF3 months ago
通過行動學習增強大型語言模型代理
我们的研究探索了语言代理程序的开放式行为学习，在每一次迭代中，通过修正和更新当前可用的动作，从而提高动作的有效性，实验证明，这种开放式行为学习方法显著改善了代理程序的性能，突出了经验行为学习在更智能的大型语言模型代理程序发展中的重要性。
PDF4 months ago
大型语言模型在星际争霸 II 中测试和一种摘要方法的链式
通过开发文本化的 StratCraft II 环境，利用大型语言模型代理实现游戏性能评估，研究表明大型语言模型代理在应对 StarCraft II 场景中具备相关知识和复杂规划能力，性能接近于玩了八年 StarCraft II 的普通玩家，
PDF6 months ago