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Actor, Judge, or Teacher? Understanding Decision Models in Long-Horizon Agents
arXiv cs.AI · Publié le · 1 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Decision models can effectively teach agents even when performing poorly as actors, demonstrated on ALFWorld and WebShop environments.
- Pourquoi ça compte
- Relevant for engineers building long-horizon agents seeking better reward signals and action evaluation methods for policy improvement.
- Vigilance
- Findings limited to specific environments; generalization unclear and computational costs of model judging may offset performance gains.
- agent
- llm
- eval
- reinforcement learning
- long-horizon
Les patterns derrière cette actualité
- Reinforcement Learning from Human Feedback
- Actor Model Coordination
- Reinforcement Learning from AI Feedback
Chacun explique le fonctionnement de la technique, quand elle vaut son coût et où elle casse.
The Agent Architect
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