long-horizon-reasoning

本文提出了“先绘图后行动”范式（MAP），这是一个即插即用的框架，在执行前将环境理解前置到交互式LLM智能体中，在多个基准测试中取得了一致性的性能提升，并使前沿模型在25个游戏环境中的22个上超越了接近零的基线性能。

HAGE引入了一种加权多关系记忆框架，能够在统一关系记忆图上实现查询条件化的遍历，通过自适应记忆检索和基于强化学习的优化来提高长程推理准确性。