כתבה
arXiv cs.AI ·
RSMeM: אבולוציה של זיכרון משופר עם ידע לסוכנים רחוקים
RSMeM: Knowledge-Enhanced Memory Evolution for Remote Sensing Agents with Systematic Evaluation
RSMeM היא שיטה חדשה לשיפור ביצועים של סוכנים רחוקים עם ידע מוקדם. היא משלבת ידע תחומי וחוויה מקוונת לביצוע כלים רובוטיים. הניסויים מראים שיפור של 6% בדיוק עם פחות מ-1% תוספת חוויה.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2607.24772v1 Announce Type: new Abstract: Geoscience research requires complex analysis and domain expertise, with remote sensing (RS) observations as a key foundation. However, existing RS agents built on general-purpose LLMs remain largely domain-agnostic, resulting in brittle and error-prone workflows. Moreover, these failures are seldom consolidated into a reusable experience for subsequent analyses. To address this issue, we introduce RSMeM, a knowledge-enhanced memory evolution mechanism that bootstraps RS agents with pre-distilled domain knowledge and iteratively integrates online experience for robust multi-step tool execution. RSMeM is composed of two components: (i) Hierarchical Knowledge Grounding, which performs taxonomy-aware retrieval over a hierarchical domain corpus t
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית