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Un système couplant raisonnement sémantique et exécution physique permet à des robots de corriger leurs échecs et d'améliorer leurs capacités en continu.
Une méthode structurant les procédures en graphes évolutifs améliore la planification et réduit les erreurs des agents LLM.
Un nouveau benchmark évalue la capacité des agents à apprendre et évoluer à partir de buts imprécis.