CARL: KI-Algorithmus fokussiert auf kritische Aktionen für Mehrschritt-Agenten
Eine neue Veröffentlichung auf arXiv (2512.04949v1) präsentiert CARL, einen Reinforcement‑Learning‑Ansatz, der speziell für Agenten entwickelt wurde, die komplexe Aufgaben über mehrere Interaktionen mit ihrer Umgebung lösen. CARL adressiert ein zentrales Problem herkömmlicher Algorithmen: die Annahme, dass jede Aktion gleichwertig zur Zielerreichung beiträgt.
