Ingeniería de entornos agentivos para LLMs: revisión y aplicaciones
Descubre cómo se modelan, sintetizan y evalúan los entornos agentivos para LLMs y su co-evolución con la IA. Una revisión exhaustiva.
#co-evolución
Más allá de la evaluación estática: co-evolución de estrategias con LLM
Descubre cómo la co-evolución de evaluadores supera la evaluación estática, permitiendo a los LLMs generar estrategias innovadoras en juegos adversariales.
Role-Agent: Agentes LLM con evolución de doble rol
Role-Agent: un framework que impulsa agentes LLM mediante evolución de doble rol, mejorando el rendimiento en más de un 4%.
Investigación profunda auto-evolutiva mediante generación y evaluación conjunta
Aprende cómo el marco SCORE mejora informes de investigación mediante la co-evolución de generación y evaluación, superando recompensas fijas.
Aprendiendo mientras actúan: co-evolución para agentes de aprendizaje continuo
Descubre LifeSkill, un marco de co-evolución que mejora habilidades en agentes de IA durante la inferencia. Aumenta un 7% el rendimiento en tareas largas.
SAGE: Evolución socializada en ecosistemas de agentes
SAGE muestra que agentes estancados en auto-aprendizaje logran avances con experiencias de pares. Resultados clave en planificación y juegos.
ASE-26: currículo para la disciplina de ingeniería de software agéntica
¿Cómo formar ingenieros de software en la era de los agentes de IA? ASE-26 presenta un plan de estudios revolucionario para dominar la dirección de agentes.
ReSkill: Reconciliando creación de habilidades con optimización en RL agéntico
Descubre ReSkill, un marco que integra la creación de habilidades en el RL agéntico para optimizar políticas y mejorar el rendimiento en tareas no vistas.