RoMeRL: Balancing Feedback Coverage and the Memory-Reward Trap in Self-Evolving Agent Memory via Reduced-Order Utility States
RoMeRL reduces trajectory-indexed memory utilities to fixed-dimensional per-task states to concentrate feedback, avoid reward contamination, and improve self-evolving LLM agent per…
Hugging Face · Daily Papers
·Yi Yang, Zhennan Chen
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·▲ 9 upvotes
Este artigo está em destaque na seleção diária de papers do Hugging Face, curada pela comunidade de pesquisa em IA.
Autores: Yi Yang, Zhennan Chen, Yihong Zhuang, Tiehan Fan, Yinan Chen, Jian Li
- 9 upvotes da comunidade
- Temas: Reduced-Order Memory Reinforcement Learning, trajectory-indexed utilities, memory-reward trap, per-task memory state, outcome polarity, semantic coordinates
Resumo
Resumo original (em inglês), extraído do paper:
RoMeRL reduces trajectory-indexed memory utilities to fixed-dimensional per-task states to concentrate feedback, avoid reward contamination, and improve self-evolving LLM agent performance.Onde ler
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