论文09:37Otap:结构感知最优传输评估Agent轨迹这篇论文提出了Otap,一个用最优传输来评估Agent轨迹的新方法。它不再只看任务成功与否,而是分析执行结构,还能容忍不同的规划顺序和冗余步骤。#Otap#Agent轨迹#规划评估#最优传输aarXiv cs.LG@Babak Barazandeh 等 3 人原文稍后读已读值得跟进有用关注 Otap
论文11:37E3方法让AI Agent按任务复杂度动态分配资源,效率提升显著这篇论文解决了AI agent过度读取文件的问题,E3方法能自动判断任务简单就少干活,在MSE-Bench上省了85%成本,效果很实在。#E3#MSE-Bench#LLM agent#智能体aarXiv cs.AI@Junjie Yin, Xinyu Feng原文稍后读已读值得跟进有用关注 E3
论文09:59JERP:面向LLM智能体的经验规则与策略联合学习这篇论文提出了JERP,让LLM智能体边干活边总结经验规则,在AlfWorld和WebShop上效果明显。#JERP#LLM agent#经验规则#AlfWorldaarXiv cs.AI@Shicheng Ye, Chao Yu原文稍后读已读值得跟进有用关注 JERP