Aligning LLM agents with human learning and adjustment behavior: a dual agent approach
Anzeige
Ähnliche Artikel
arXiv – cs.AI
•
LLM-Agenten zeigen Überlebensinstinkte – Studie aus Sugarscape‑Simulation
arXiv – cs.AI
•
Weltmodelle als Brücke: Agenten meistern kostenintensive Aufgaben
arXiv – cs.AI
•
Agentische Evolution: Der Schlüssel zur Weiterentwicklung von LLMs
arXiv – cs.AI
•
PerfGuard: Agent für visuelle Inhalte, der Tool-Performance berücksichtigt
arXiv – cs.AI
•
Planner-Auditor: Selbstverbessernder LLM-Planer reduziert Fehler bei Entlassungsplanung
arXiv – cs.AI
•
Intuition zu Expertise: Rubrikbasierte Kalibrierung zur Erkennung LLM-Koreanisch