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分析 LLM 智能体中情景记忆与程序性记忆之间的差距,引用浙江大学和阿里巴巴的一篇新论文 (Memp),该论文从智能体轨迹中构建程序性记忆,并利用失败信号修正存储的程序。
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本文将在多智能体LLM流水线中的工作流学习形式化为一个接口约束的半马尔可夫决策过程(IC-SMDP),并提出IC-ICQQ,一种异步分布式Q学习算法,具有有限样本界,可分解误差源,为分布式部分可观测性下的神经Q学习提供了首个有限样本保证。