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EKT-路由器:面向具身视觉-语言模型的专家证据对齐

arXiv:2610.33044v1 发布类型:新 摘要:具身视觉-语言模型必须根据部分且不断变化的观测结果来回答问题。其成功既取决于所选择的推理能力,也取决于该能力所能获取的证据。专家路由器通过调整内部计算来应对,而工具增强系统则通过获取外部证据来弥补;若单独选择其中一种方式,可能会导致合适的专家缺乏其所需的证据。我们提出了 EKT-Router,这是一种有限框架,能够同时选择能力专家、可选知识以及感知工具。基于结果的特征表示了通用专家、空间推理专家和时空推理专家之间的优势互补。一个联合效用函数在调用预算范围内对完整的专家—证据路径进行评分。获取完成后,数据包验证器会确认有效数据包

新闻源配图 · arXiv cs.CV
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别忘了你刚刚学到的内容:自主修复将客服人员的失误转化为持久的学习经验

arXiv:2610.31846v1 发布类型:新 摘要:智能体应当从自身错误中学习,从而使经验带来持续改进。然而,当前的智能体仅能暂时从错误中恢复:上下文中的反思很容易在不同会话间被遗忘,并且会与有限的上下文资源产生竞争;而全参数微调则成本高昂,还可能干扰已有能力。我们提出了一种名为“自我引导”的机制,使智能体能够从错误中学习,兼具临时性上下文重试与策略更新的优势。当智能体执行任务失败时,它会回顾自身的行动轨迹,从中提炼出经验教训,并立即将其转化为一个轻量级的低秩适配器。通过冻结原始权重,自我引导机制有效避免了适配器训练对原有模型的过度覆盖……

Don't Forget What You Just Learned: Self-Directed Repair Turns Agent Mistakes Into Lasting Lessons
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