論文提出,強(qiáng)大的大型語言模型不僅可以作為智能體的認(rèn)(rèn )知核心的一(yī )部分,還可(kě )以扮演(yǎn )優(yōu)化器(qì )的角色。LLM 可(kě )以通過生成(chéng )代碼、修(xiū )改參(cān )數(shù)、提(tí )出新(xīn )的(de )策略或結(jié)構(gòu),來(lái )優(yōu)化智能體自身(shēn )的其(qí )他組件。例如,LLM 可以分析智能(néng )體過去的失敗經(jīng)驗(yàn)(yàn ),提(tí )出改進(jìn)記憶檢索算(suàn )法的建議;或(huò )者(zhě )根據(jù)新的數(shù)據(jù)(jù ),生成更新世界模型的代碼。這為智能體的(de )自我改進(jìn)提供了一(yī )種強(qiáng)大(dà )的、基于語言理解和生成能力的全新途徑。
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