#многошаговые диалоги

Исследователи из MIT и NUS представили MEM1 — фреймворк обучения с подкреплением для эффективного управления памятью языковых агентов при выполнении сложных многошаговых задач, превосходящий крупные модели по скорости и ресурсной эффективности.

Новое исследование Microsoft и Salesforce показывает, что большие языковые модели теряют до 39% эффективности при обработке реальных многошаговых диалогов с неполными инструкциями, выявляя ключевую проблему разговорного ИИ.