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实时 12:09:37
English(EN) Learning to Learn-at-Test-Time: Language Agents with Learnable Adaptation Policies

Meta-TTL框架优化语言代理适应策略

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了Meta-TTL，一个旨在优化语言代理适应策略以提高推理时性能的新颖框架。与使用固定策略的现有方法不同，Meta-TTL将适应策略发现视为一个双层优化问题。该方法使用进化搜索来评估策略在各种任务上的有效性，从而找到最优策略，并在同分布和异分布场景下的Jericho、WebArena-Lite和tau^2-Bench等基准测试中表现出优越的性能。 AI

影响 这项研究可能带来更具适应性和更高性能的语言代理，能够实时改进其响应。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍语言代理新框架的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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Meta-TTL框架优化语言代理适应策略

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Zhanzhi Lou, Hui Chen, Yibo Li, Qian Wang, Bryan Hooi ·

    学习在测试时学习：具有可学习适应策略的语言代理

    arXiv:2604.00830v3 Announce Type: replace-cross Abstract: Test-Time Learning (TTL) enables language agents to iteratively refine their performance through repeated interactions with the environment at inference time. At the core of TTL is an adaptation policy that updates the act…

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