Tag: Human-AI Interaction
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RAGEN: Understanding Self-Evolution in LLM Agents via Multi-Turn Reinforcement Learning
Published: at 12:11 AM
88.02 🤔本文提出StarPO框架和RAGEN系统，通过多轮轨迹级别强化学习训练LLM智能体，揭示了训练不稳定性（如Echo Trap）和推理能力不足的挑战，并通过StarPO-S改进稳定性和泛化性，但推理能力仍需细粒度奖励设计支持。
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When Thinking Fails: The Pitfalls of Reasoning for Instruction-Following in LLMs
Published: at 11:11 AM 87.93 🤔本文通过对15个大型语言模型在指令遵循任务上的评估，揭示了链式思维（CoT）提示会导致性能下降的现象，并通过约束注意力分析和四种缓解策略（尤其是分类器选择性推理）有效恢复了部分性能。
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Route to Reason: Adaptive Routing for LLM and Reasoning Strategy Selection
Published: at 11:21 AM 87.78 🤔本文提出Route-To-Reason（RTR）框架，通过动态路由机制联合选择最优模型和推理策略，在多个推理任务上实现了更高的准确率和超过60%的token使用量减少，显著优化了性能与成本的权衡。
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Do Theory of Mind Benchmarks Need Explicit Human-like Reasoning in Language Models?
Published: at 11:11 AM 87.75 🤔本文通过RL和SFT训练不同规模LLMs，发现RL在较大模型中促进显式ToM推理但在小模型中导致推理崩溃，而SFT意外取得高性能，揭示当前ToM基准测试可能无需显式人类式推理即可解决。
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Pre-Act: Multi-Step Planning and Reasoning Improves Acting in LLM Agents
Published: at 11:24 AM 87.43 🤔本文提出Pre-Act方法，通过多步骤规划和详细推理提升LLM代理性能，并通过微调小型模型（如Llama 3.1 70B）在Almita数据集上实现比GPT-4高69.5%的行动准确率和28%的目标完成率。