יום שלישי, 15 בספטמבר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.LG ·

ניקוי הערפל: פיתוח יכולות חקירה פרואקטיבית ב-LLM Agents

Clearing the Fog: Towards Installing and Refining Proactive Exploration Capabilities in LLM Agents
חוקרים פיתוח יכולות חקירה פרואקטיבית ב-LLM Agents, כדי לשפר קבלת החלטות עתידית. הם מציעים שיטה חדשה לפיתוח ושיפור יכולות אלו, עם ניסויים מקיפים שמדגימים את יעילותה.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2608.14339v2 Announce Type: replace-cross Abstract: We study proactive exploration in LLM agents, i.e., the ability to explore an environment to acquire information that improves future decision-making. In this regard, we first identify two fundamental bottlenecks that hinder this capability and then propose \ours, a novel method designed to instill and refine proactive exploration. Specifically, \ours\ consists of two components: (1) Exploratory Data Construction, which synthesizes exploration-rich trajectories to mitigate the hindsight bias of standard demonstrations; and (2) RL Optimization with Contrastive Signal Guidance, which leverages contrastive trajectory pairs to distinguish productive exploration from redundant wandering. Extensive experiments demonstrate the effectivenes
קרא במקור המקורי