יום שלישי, 15 בספטמבר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.AI ·

ניקוי הערפל: פיתוח יכולות חקירה פרואקטיבית בסוכנים LLM

Clearing the Fog: Towards Installing and Refining Proactive Exploration Capabilities in LLM Agents
חוקרים יכולות חקירה פרואקטיבית בסוכנים LLM, כלומר יכולת לחקור סביבה כדי לרכוש מידע שמשפר קבלת החלטות עתידית. הם מציעים שיטה חדשה לפיתוח יכולות אלו.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2608.14339v2 Announce Type: replace 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 effectiveness of \
קרא במקור המקורי