提出 Precog-RM 预测 LLM Agent 轨迹结果
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提出 Precog-RM 预测 LLM Agent 轨迹结果
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AI 综述
Alexander Gill、Guram Gogia、Francisco Guzmán 等发布 arXiv 论文，提出 Precog-RM 模型，将 LLM 智能体轨迹表示为动作与环境观测的路径，在轨迹终止前预测其是否成功。 基于论文摘要：在同一任务的成功与失败轨迹在嵌入空间中可分离，配合简单的按任务判别器，在三个智能体基准和三个策略模型上预测留出 rollout 结果最高达 0.95 AUROC；该表示可少样本泛化到未见任务和模型。作为 GRPO 训练的早停控制器使用时，材料报告训练 FLOPs 最高减少 47.3%，同时性能与基线 GRPO 相当。
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最新进展10月15日 12:00
LLM智能体轨迹结果预测表示学习：Precog-RM支持少样本预测与GRPO早停报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv · cs.AILLM智能体轨迹结果预测表示学习：Precog-RM支持少样本预测与GRPO早停
该论文提出Precog-RM，将LLM智能体轨迹表示为动作与环境观测的路径，用于在终止前预测轨迹是否成功。基于论文摘要，简单任务判别器在三个智能体基准和三个策略模型上的留出结果预测最高达到0.95 AUROC；Precog-RM可少样本泛化到未见任务和模型。作为GRPO早期停止控制器时，材料报告训练FLOPs最高减少47.3%，同时保持与基线GRPO相当的性能。
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