집
홍콩중문대학교(CUHK) 연구팀은 대규모 모델 에이전트를 위한 동적 기술 수명 주기 관리 프레임워크인 ‘SLIM’을 제안했다. 이 프레임워크를 통해 에이전트는 강화 학습 과정에서 외부 기술을 자율적으로 유지, 폐기 또는 확장할 수 있다. SLIM은 기존 방법보다 평균 7.1%p 더 우수한 성능을 보였으며, ALFWorld에서 기준 모델의 75.0%에 비해 87.5%의 성공률을 기록했고, SearchQA 과제에서도 뛰어난 성과를 보였다.
의견 (0)
0/300
