How Exploration Agents like Q-Learning, UCB, and MCTS Collaboratively Learn Intelligent Problem-Solving Strategies in Dynamic Grid Environments

Neue Ansätze für präzisere Dichtebelohnungen in Reinforcement Learning

Agentisches Deep RL: Curriculum, adaptive Exploration & Meta-UCB-Planung

Xcode 26.3: Apple setzt mit autonomen Agenten neue Maßstäbe in der KI-Codierung

Agentische Evolution: Der Schlüssel zur Weiterentwicklung von LLMs

<p>LLM-Agenten zeigen beeindruckende Schritt-für-Schritt‑Logik bei kurzen Aufgaben, doch sobald die Planung mehrere Schritte vorausgehen muss, geraten sie in eine myope Haltung. In einer neuen Analyse wird erklärt, warum diese „greedy“ Vorgehensweise bei langen Entscheidungswegen versagt: Jede Aktion wird nur im Blick des nächsten Schritts bewertet, ohne die verzögerten Konsequenzen zu berücksichtigen.</p>

PerfGuard: Agent für visuelle Inhalte, der Tool-Performance berücksichtigt