Agent Q

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简介:

下一代具有规划和自我修复能力的AI代理

功能:

引导搜索与MCTS:自主生成数据,探索不同动作和网页,平衡探索与利用。

AI自我批评:在每一步提供反馈,优化决策过程,对长期任务至关重要。

直接偏好优化(DPO):通过构建偏好对,从MCTS生成的数据中进行模型微调。

强化学习:利用人类反馈进行模型训练,提高多步推理任务的泛化能力。

自主数据收集:在Open Table上进行的预订实验中,显著提升了LLaMa-3模型的零样本性能。

在线搜索集成:进一步提升了模型在复杂环境中的成功率。

需求人群:

"Agent Q的目标受众是开发者和消费者,特别是那些需要在动态和复杂环境中进行多步推理和决策的用户。例如,它可以用于自动化网络导航、数据分析和复杂任务的执行,提高效率和准确性。"

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