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每日论文速递 | 邱锡鹏团队新作:In-Memory Learning 智能体声明式学习

摘要:探索agent是否可以在不依赖于人工标记数据的情况下与其环境保持一致,提出了一个有意思的研究课题。从智能生物观察到的对齐过程中汲取灵感,我们提出了一种新颖的学习框架。agent能够熟练地从过去的经验中提炼出见解,完善和更新现有的笔记,以增强它们在环境中的表现。整个过程发生在内存组件中,并通过自然语言实现,因此我们将这个框架描述为内存学习(In-Memory Learning)。我们还深入探讨了用于评估自我改进过程的基准测试的关键特性。通过系统实验,我们证明了我们框架的有效性,并提供了解决这个问题的见解。

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