BriefGPT.xyz
Ask
alpha
关键词
task-solving
搜索结果 - 4
StateFlow:通过状态驱动工作流提升 LLM 任务解决能力
使用大型语言模型(LLMs)解决复杂任务的一个显著趋势是将复杂任务解决过程概念化为由 LLMs 支持的状态机。通过适当构建状态和定义状态转换,StateFlow 确保 LLMs 在任务解决过程中的响应得到明确的跟踪和管理,从而推动任务的进展
→
PDF
4 months ago
Agent 遇见 OKR:一种基于目标与关键结果的代理系统,具有层次自协作和自评价
该研究引入了 OKR-Agent 的概念,旨在提升大型语言模型在任务解决方面的能力。通过使用自协作和自校正机制,我们的方法利用层级代理来解决任务解决中的困难。我们的框架包括两个创新模块:分级对象和关键结果生成以及多级评估,可以更高效、更稳健
→
PDF
7 months ago
更多询问,更深了解:基于大语言模型的增强学习问句在决策制定中的应用
利用领导者 - 追随者双层框架,本文实现了一个完全集成的端到端框架,用于处理复杂的推理任务,并通过引入历史发现为生成合适的问题(提示)提供指导,进而指导行动学习。
PDF
8 months ago
推理还是背诵?通过反事实任务探索语言模型的能力和限制
该研究旨在研究当前语言模型的抽象推理能力,提出一种基于 “反事实” 任务变体的评估框架,在一系列 11 项任务中观察到对反事实变体的表现,但表明当前语言模型的表现往往会严重且一致地降级,提示需要更加仔细地解释语言模型的表现。
PDF
a year ago
Prev
Next