RPMS steigert LLM-Agenten in eingebetteten Umgebungen durch Regeln
In der Forschung zu großen Sprachmodellen (LLM) zeigen neue Ergebnisse, dass Agenten in geschlossenen, physischen Umgebungen häufig scheitern, weil ihre Aktionen strenge Vorbedingungen erfüllen müssen. Diese Bedingungen…