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Ergebnisse für “KOM”
Forschung

MEMO: Kontextoptimierung steigert LLM-Spielergebnisse in Mehragenten-Spielen In der Bewertung von Mehrturn- und Mehragenten-LLM-Spielen treten häufig große Schwankungen auf, die die Zuverlässigkeit von Ranglisten gefährden. Das neue Framework MEMO (Speicher-erweiterte Modellkontextoptimierung) steigert die Leistung, indem es den Kontext aus vergangenen Runden nutzt, um die Eingabeaufforderungen für die nächste Runde zu optimieren. Das Framework besteht aus zwei Hauptkomponenten: der Retention‑Komponente,

arXiv – cs.AI