arXiv · cs.AI· Shiguang Wu, Yaqing Wang, Quanming Yao·· 7 小时前
Agentic In-Context Learning：用闭环交互研究 Transformer 可学习的算法
Agentic In-Context Learning: What Algorithms Can Transformers Learn in Closed-Loop Interaction?
arXiv:2610.23051v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Shiguang Wu, Yaqing Wang, Quanming Yao
研究任务与主要进展
该论文提出 Agentic In-Context Learning，用状态、更新和决策规则刻画 Transformer 在闭环交互中学习主动学习、bandit 与在线强化学习算法的能力。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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