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Jericho
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Meta-TTL框架优化语言代理适应策略
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。
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新的S3MEM框架增强了AI代理在长时序问答中的记忆能力
研究人员推出了一种新颖的记忆框架S3MEM，旨在提高AI代理在长时序交互式问答中的能力。传统方法在处理大型轨迹历史时会遇到困难，常常检索到不完整的证据。S3MEM通过构建记忆单元和采用锚点敏感检索来解决这一问题，为推理创建了一个更高效的接口。在多个环境中的评估表明，S3MEM在标准RAG的基础上表现持续优越，并能匹配或超越其他先进的记忆系统，同时使用的token数量显著减少。