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实体 Reasoning-Agent Control Layers

Reasoning-Agent Control Layers

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  1. TOOL · CL_99540 ·

    新的RACL方法通过推理代理增强元启发式学习

    本文介绍了一种名为RACL(推理-代理控制层)的新方法,旨在增强元启发式学习。RACL通过将一个推理代理置于现有优化器之上,通过观察、假设形成和策略巩固来影响其搜索行为。使用车辆路径问题的实验证明了RACL的有效性,显示出优于现有策略的性能和最小的计算开销。在概念验证阶段,该系统使用了Codex作为循环中的推理代理。