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AMM
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新的认知扩展提升了语言代理在交互任务中的性能
研究人员为双过程语言代理开发了认知扩展，以提高其在交互环境中的性能。将自适应记忆模块（AMM）和自我反思模块（SRM）添加到SwiftSage代理中，增强了其跟踪长期状态、执行动作和从失败中恢复的能力。结合AMM和SRM的完整系统在ScienceWorld基准测试中，在平均最终得分、成功率和成功步骤效率方面均取得了最高分。
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研究人员开发用于交通信号控制的自适应模块化世界模型
研究人员开发了一种自适应模块化模型（AMM），用于改进必须适应具有不同传感器输入的全新环境的系统的基于模型的规划。AMM架构将特定领域的观察适配器与共享的内部动力学模型分离开来，从而能够以更少的目标交互实现更快的适应。该方法在交通信号控制方面进行了测试，证明其性能和数据效率优于现有方法。