多智能体记忆不再只记步骤:把任务依赖图当共同底稿,六个基准设置全部拿到最高分
多智能体协作的记忆改成以任务依赖图为中心:执行时用共享黑板记录证据并纠正目标、计划与状态偏差,执行后把验证过的步骤和依赖蒸馏成可复用流程,在 ALFWorld、WebArena、OfficeBench 的六个基准设置里都拿到最高任务分。
多智能体协作的记忆改成以任务依赖图为中心:执行时用共享黑板记录证据并纠正目标、计划与状态偏差,执行后把验证过的步骤和依赖蒸馏成可复用流程,在 ALFWorld、WebArena、OfficeBench 的六个基准设置里都拿到最高任务分。
本文提出WAND,一个面向密集障碍与时变风扰的四旋翼强化学习导航框架:它用时间卷积网络(TCN)从历史本体感知状态估计风致扰动加速度,经零初始化残差模块WindAdapter注入策略,同时复用该估计做底层前馈补偿;在12种风扰仿真设置中,其观测成功率相对仅用前馈补偿平均提升8.3个百分点,室内风扇扰动飞行测试20次成功18次。
已读完全部报道