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本文介绍了一个用于建模自适应智能体的概率波框架，并展示了其在解释股市数据中人类决策模式方面的有效性，建议将其与常规人工智能集成，以构建更高效的通用人工智能系统。
JIT-Agent 是一个可训练模型，用于为现成的LLM合成自适应代理框架，从而在不同模型和任务上提升性能。
本文研究了稳定自适应代理所需的监管努力是否取决于其历史，通过迟滞协议表明，同一目标可能根据代理的轨迹需要不同的控制水平。