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Un framework fait progresser des robots manipulateurs de 28,6% à 95% de réussite sans retoucher les poids du modèle, via simulation et skills symboliques.
Un nouveau framework personnalise le harness d'un agent pour chaque tâche, au lieu d'appliquer une configuration unique et globale.
Une méthode où un modèle « Builder » apprend à construire de meilleurs environnements d'exécution pour un agent cible, sans modifier les poids.
Un espace de travail de recherche qui combine évolution du harness et renforcement du modèle pour des agents scientifiques qui s'améliorent en continu.
Un nouveau benchmark teste si les agents peuvent apprendre de leurs propres erreurs.