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Agent Plasticity
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新框架评估视觉语言智能体的物理自我改进能力
研究人员推出了 PhysRSI-eval，这是一个用于量化视觉语言智能体物理递归自我改进的新框架。该框架使用一个五轴指标来评估 18 项操作任务中的性能、效率、成功率、预算和从失败中改进的情况。该研究还提出了物理瓶颈假说，认为不同的能力可能限制改进的不同方面，并探索了观察性标度律，以根据公开能力和早期反馈来预测智能体的性能。
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新基准评估AI代理从经验中自我改进的能力
开发了一个新的基准ServeLearnBench，用于评估AI代理从真实服务经验中改进的能力。该基准包括零售、银行和销售推介生成等领域的不断变化的环境和流式数据集，并在六种不同的语言大模型上测试了五种学习机制。初步研究结果表明，代理的任务能力与其从经验中学习的能力之间存在显著差距，持续适应的成本很高，并且经常会降低现有性能。探索不足被认为是有效适应的关键瓶颈。