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SIREN: Towards End-to-End Extreme-Weather Early Warning with Experience-Grounded LLM Agents
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- SIREN is an LLM agent framework for automated end-to-end extreme weather early warning that learns from historical cases and integrates multiple weather tools.
- Warum es zählt
- Relevant for engineers building operational weather systems who need to automate multi-step warning workflows beyond isolated forecasting tasks.
- Achtung
- Paper is recent research; real-world operational deployment, integration with existing warning systems, and performance on truly novel events remain undemonstrated.
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- agent
- llm
- language model
Die Patterns dahinter
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
- Context Engineering Frameworks
- Context Editing & Tool-Result Clearing
Jedes zeigt, wie die Technik arbeitet, wann sie ihren Aufwand wert ist und wo sie scheitert.
The Agent Architect
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