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实体 Reflex First, Reflect Later: Latency-Aware Embodied LLM Agents for Dynamic Response

Reflex First, Reflect Later: Latency-Aware Embodied LLM Agents for Dynamic Response

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  1. TOOL · CL_193601 ·

    新的大模型智能体框架解决了动态环境中的推理延迟问题

    研究人员开发了一个新框架，以应对具身智能体所使用的大语言模型（LLM）的推理延迟挑战。该系统名为快速反射异步反思智能体（RRARA），它将快速的反射性动作与延迟的大模型反思相结合，以提高在动态环境中的响应能力。该方法通过将推理时间映射到已模拟时间来解决计算延迟问题，从而减轻了因推理与快速变化的状态不匹配而导致的错误。实验表明，与传统方法相比，RRARA 在决策质量和响应能力之间取得了更好的平衡。