Branch-and-Browse: exploración web eficiente y controlable con razonamiento estructurado en árbol y memoria de acción

Resumen: Los agentes web autónomos impulsados ​​por grandes modelos de lenguaje (LLM) muestran un gran potencial para realizar tareas orientadas a objetivos, como la recuperación de información, la generación de informes y las transacciones en línea. Estos agentes marcan un paso clave hacia el razonamiento incorporado práctico en entornos web abiertos.

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La incorporación de funciones clásicas ayuda en la predicción de la movilidad humana basada en BERT

Resumen:La previsión de la movilidad humana es crucial para la ayuda en caso de desastres, la planificación urbana y la salud pública. Sin embargo, los modelos existentes solo modelan secuencias de ubicación o incluyen información temporal simplemente como entrada auxiliar, por lo que no logran aprovechar el rico contexto semántico proporcionado por los puntos de interés (POI).

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