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On the Fragility of Self-Improving Agents: Variance, Task Order, and Underspecification
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Les agents auto-améliorants basés sur la mémoire sont fragiles, montrant une variance élevée entre exécutions et une forte dépendance à l'ordre des tâches.
- Pourquoi ça compte
- Les ingénieurs construisant ou évaluant des agents auto-améliorants doivent en tenir compte, surtout si les résultats semblent inconsistants ou dépendent d'ordres de tâches cachés.
- Vigilance
- Les boucles d'auto-amélioration amplifient le bruit dans les environnements complexes. La sous-spécification des tâches persiste même après ajout de rubrics et feedback.
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- agent
- rag
- eval
- self-improv
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