研究多轮智能体预算感知奖励设计
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研究多轮智能体预算感知奖励设计
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AI 综述
Tom A. Lamb 等作者发表论文，研究多轮 LLM 智能体能否在动态指定的推理预算下自行学习资源分配，并比较哪种奖励最能教会这一行为。 实验在 Qwen3.5 4B 和 9B 上进行，使用 AppWorld（token、API 调用、环境步数预算）与 BabyAI（轮次预算），共比较 11 种奖励目标。论文未给出哪种奖励最优的结论。
AI 根据报道生成 · 53 分钟前更新
最新进展10月21日 12:00
面向任意测试时约束的预算感知多轮智能体奖励设计报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月21日
- arXiv cs.AI面向任意测试时约束的预算感知多轮智能体奖励设计
研究让多轮 LLM 智能体在动态指定的推理预算下自行学习资源分配，在 Qwen3.5 4B 和 9B 上基于 AppWorld（token、API 调用、环境步数预算）与 BabyAI（轮次预算）训练，比较了 11 种奖励目标。
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