今天,我明确表示,一种新的代理证据系统确实可以记录权重之外的学习。[R]
摘要
作者分享了个人实验,表明用于跟踪代理行为的收据层可以让LLM仅凭收据进行回忆,并认为收据对代理来说具有承重作用,改变收据就会改变代理。他们邀请讨论并附上了完整博客文章的链接。
我一直在利用个人时间进行实验,试图创建一个用于跟踪代理行为的收据层。我探索了是否能让代理仅凭收据进行回忆,没有辅助框架,只是一个推理能力有限的LLM。结果成功了。我博客上有完整的文章,但我想在这里陈述的主张是.... “收据是承重的。积累的记录并不能描述代理。它承载着代理。改变记录,你就改变了出现的人。” 那么这意味着什么呢?这意味着,如果通过收据实现承重记忆是可行的,那么它就从哲学层面进入了工程领域。我认为一个特别有趣的用例是将回放作为记忆。我希望引发关于这个主题的讨论,尤其是找出其中的漏洞。完整分析请见:https://ikeanalytics.com/articles/the-bones-do-remember/
相似文章
@dair_ai: 新论文:让LLM智能体获得经验,同时改进权重并保持可读性。智能体经验…
JERP 提出了一种方法,让LLM智能体从相同的交互轨迹中联合学习可解释的自然语言规则并更新策略参数,在AlfWorld和WebShop上提升了性能,同时保持了可检查性。
ClaimReceipt:在代理评估中验证证据充分性和覆盖范围
本文介绍了ClaimReceipt,一种与声明相关的收据规范和验证器,用于验证代理评估中的证据充分性和覆盖范围,并通过历史记录和前瞻性审计的实验进行验证。
智能体决策之前:基于大语言模型系统中的认知行动
这篇FAST研讨会论文主张,基于大语言模型的智能体应当将证据准备——即在决策前获取、转换或探测证据——视为一种一等设计能力,即“认知行动”(epistemic action),并借助“认知脚手架”(epistemic scaffolding)接口与工具来实现。
@dylan_works_: 写了一些我最近一直在研究的有趣发现:当 LLM agent 反复将自身经历改写成文本形式的“经验……
这篇研究博客文章表明,反复将 LLM agent 的经历改写成文本形式的“教训”往往会降低性能,而非提升性能。作者发现,在 ARC-AGI 和 ALFWorld 等基准测试中,情景记忆保留的效果优于抽象巩固。
AI 智能体开始干正事了。但收据在哪?
文章指出了一个日益严重的问题:AI 智能体可以执行复杂任务,但其工作难以检查、信任和交接。作者提出了一种“工作凭证”系统,以提供透明、可分享的证明,展示智能体执行了哪些步骤、使用了哪些来源以及置信度,旨在帮助非技术用户自信地使用代理式 AI。