« de meilleures façons de créer des agents qui s'améliorent d'eux-mêmes » J'ai demandé à chatgpt de rédiger un article résumant les approches de construction d'agents auto-améliorants, en se concentrant sur les articles de 2025 neurips trouvés grâce à @exaailabs. "papier" dans le fil de discussion 👇
Bien que cela reste principalement au stade de la recherche, nous constatons une variété croissante d'approches visant à aider les agents d'IA à s'améliorer d'eux-mêmes.
Les premières recherches se sont concentrées sur le stockage des « reflets ».
ce qui a conduit à des agents « auto-correcteurs »
Certaines approches de type arbre de pensée constituent une autre variante. Essayez plusieurs pistes et choisissez la meilleure.
agents d'auto-remise en question
exemples en contexte (J'ai l'impression que cette approche aurait dû précéder la réflexion, donc il me manque probablement des articles.)
multi-agents auto-améliorants
données auto-générées
auto-réglage
récompenses
Les récompenses sont plus faciles à obtenir avec des agents de codage
Agent de codage auto-améliorant (tellement mon domaine)
créer des outils réutilisables
Attendez, cela ne fait-il pas double emploi avec des sections précédentes ?
En parlant d'un autre aspect de Voyager, et d'une approche similaire
sécurité et contrôle
comparaison des modèles de conception
Et ensuite ?
références Article de blog complet dyoheinakajima.com/better-ways-to…/t.co/nGKKLaJ5GN (Toutes mes excuses pour les erreurs ou omissions éventuelles, ce n'est pas de ma faute - c'est l'IA qui s'en est chargée.)
