研究者提出Agentic ICL框架，分析Transformer可学算法
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研究者提出Agentic ICL框架，分析Transformer可学算法
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AI 综述
Shiguang Wu、Yaqing Wang、Quanming Yao 提出 Agentic In-Context Learning（Agentic ICL）框架，用于刻画在闭环交互中学习的学习器，并研究 Transformer 在此类交互中能学会哪些算法。 该框架以状态、更新与决策规则描述交互式学习器，覆盖主动学习、bandits 与在线强化学习三类场景。
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最新进展10月19日 12:00
Agentic ICL 研究：Transformer 在闭环交互中能学会哪些算法？报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月19日
- arXiv cs.AIAgentic ICL 研究：Transformer 在闭环交互中能学会哪些算法？
研究者提出 Agentic In-Context Learning（Agentic ICL）框架，用状态、更新与决策规则刻画交互式学习器，覆盖主动学习、bandits 与在线 RL。
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