כתבה
arXiv cs.AI ·
CONTRAMEM: זיכרון פרוצדורלי שמתפתח בעצמו: למידה של זיכרון פרוצדורלי שמתפתח בעצמו מן דרכי-גישה נגדיות של מודלים
CONTRAMEM: Learning Self-Evolving Procedural Memory from Contrasting Multi-Model Trajectories
CONTRAMEM משתמש בדרכי-גישה נגדיות של מודלים כדי ללמוד זיכרון פרוצדורלי שמתפתח בעצמו. המאמר מציג פרקטיקה חדשה ללמידת זיכרון פרוצדורלי שאינה תלויה בהכשרה של מודלים. הפרקטיקה, שנקראת CONTRAMEM, משתמשת בדרכי-גישה נגדיות של מודלים כדי ללמוד זיכרון פרוצדורלי שמתפתח בעצמו. המאמר מציג תוצאות של ניסויים שבהם הוכחה יעילות של CONTRAMEM בשלושה תחומים שונים: GAIA2/ARE, Qwen3.7 Plus ו-AppWorld.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2608.22533v2 Announce Type: replace Abstract: Autonomous computer-use agents are increasingly applied to long-horizon tasks requiring coordinated application calls, persistent state tracking, and verifier-sensitive writes, yet they remain prone to procedural failures: misreading application state, tool semantics, or task progress. Procedural memory promises more consistent decisions and less redundant exploration, but constructing high-quality memory without model training remains challenging. We introduce CONTRAMEM, a source-flexible, training-free framework for self-evolving procedural memory that treats same-task outcome variation as supervision: differences in correctness, efficiency, recovery, and failure modes expose outcome-relevant procedural distinctions, distilled into a co
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית