В мире, где условия задач постоянно меняются, способность языковой модели учиться на ходу без перестройки своих параметров становится настоящим вызовом. Недавнее исследование показывает, как простые техники рефлексии, эволюционных эвристик и планирования превращают LLM в гибких агентов, способных адаптироваться к новым ситуациям. От классической игры «камень-ножницы-бумага» до сложных головоломок Ханойской башни — узнайте, какие стратегии работают лучше всего и какие перспективы откроются перед LLM в динамических средах.
Читать далее📌 Похожие новости
6 компрометирующих фактов о NASA, о которых ведомство предпочитает не говорить
Любители конспирологии брызжут потрясающими идеями со стабильностью отбойного молотка. То они...
29.10.2025 17:50
5 самых дорогих веществ в мире: дороже золота и бриллиантов
Золото и бриллианты ошибочно считаются самыми дорогими веществами мира. Есть как минимум пять...
29.10.2025 12:01
Agentic AI: мечта CEO или новый источник корпоративных уязвимостей?
Когда GPT впервые научился вызывать внешние API, стало понятно: нас ждет эра agentic AI. Вчера...
29.10.2025 08:31
Выбираем векторную БД для AI-агентов и RAG: большой обзор баз данных и поиск смысла
В этой статье я сделал обзор основных векторных баз данных: Milvus, Qdrant, Weaviate, ChromaDB,...
29.10.2025 08:18
Что мы сделали с Землей
Давайте вместе узнаем о том, как человечество изменило планету Земля за последние полвека. Наглядно...
28.10.2025 05:50
В Луну врезался осколок неизвестной ракеты: астрономы пытаются понять, кто ее запустил
Трехтонный осколок неизвестной ракеты врезался в Луну. Это произошло вне поля зрения наземных...
26.10.2025 19:01