כתבה
arXiv cs.AI ·
Mimir: סוכני LLM עם רקע פיזיקלי לשליטה בביוב ומים
Mimir: Physics-Grounded LLM Agents for Long-Horizon Irrigation Control
סוכני LLM עם רקע פיזיקלי פותחו לשליטה בביוב ומים. הסוכנים, שכונו Mimir, עושים שימוש במודל פיזיקלי כדי לשלוט בביוב ומים באופן זמן-ארוך. הם עובדים באופן עצמאי, ואינם זקוקים להתערבות אנושית. הסוכנים עושים שימוש במודל פיזיקלי כדי לשלוט בביוב ומים, והם יכולים לשלוט באופן זמן-ארוך.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.02038v1 Announce Type: new Abstract: Large language model (LLM) agents increasingly combine reasoning, tool use, and action, but most evidence comes from episodic tasks with relatively immediate feedback and reset failures. Long-running physical control operates in a different regime: actions alter future states, errors compound across decisions, and an agent must improve from experience without being allowed to rewrite the physical rules that make execution safe. We study this regime through irrigation, where daily decisions interact with soil-water dynamics over entire growing seasons. We present Mimir, a physics-grounded LLM agent organized around two repair timescales. At the fast timescale, a structured physical interface and deterministic simulator turn an LLM output into
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית