Noticias externas

Resumen:El rendimiento de los agentes basados ​​en LLM depende no sólo del agente en sí sino también de la calidad de las interfaces de herramientas que consume.

Resumen: Las solicitudes del mundo real a agentes de IA están fundamentalmente poco especificadas. La comunicación humana natural se basa en un contexto compartido y en limitaciones no declaradas que los hablantes esperan que los oyentes infieran.

Resumen: Luego describimos un método sistemático, llamado compilador drop or trust blindly (DTB), que transforma cualquier algoritmo en línea en un algoritmo en línea de aprendizaje aumentado en el modelo OAG.