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Ergebnisse für “Lookahead”

TSR: Trajektorien‑Suche verbessert Multi‑Turn RL für LLM‑Agenten

Die neuesten Fortschritte bei großen Sprachmodellen (LLMs) führen zu einem Paradigmenwechsel: Statt statischer Trainingsdaten werden Agente…

arXiv – cs.AI 13.02.2026 05:00

ProAct: Agenten mit präziser Vorhersage meistern komplexe Interaktionen

Das neue ProAct‑Framework löst ein langjähriges Problem von Large‑Language‑Model‑Agenten: die Schwierigkeit, in interaktiven Umgebungen lan…

arXiv – cs.AI 06.02.2026 05:00

<p>LLM-Agenten zeigen beeindruckende Schritt-für-Schritt‑Logik bei kurzen Aufgaben, doch sobald die Planung mehrere Schritte vorausgehen muss, geraten sie in eine myope Haltung. In einer neuen Analyse wird erklärt, warum diese „greedy“ Vorgehensweise bei langen Entscheidungswegen versagt: Jede Aktion wird nur im Blick des nächsten Schritts bewertet, ohne die verzögerten Konsequenzen zu berücksichtigen.</p>

Um dieses Problem zu lösen, wurde FLARE – Future‑aware Lookahead with Reward Estimation – entwickelt. FLARE integriert expliziten Lookahead…

arXiv – cs.AI 02.02.2026 05:00

MAXS: Meta-adaptive Exploration verbessert LLM-Agenten bei Tool-Integration

In der neuesten Veröffentlichung auf arXiv (2601.09259v1) stellen die Autoren das MAXS-System vor, das die Leistungsfähigkeit von Large Lan…

arXiv – cs.AI 15.01.2026 05:00

Lookahead Unmasking verbessert Genauigkeit bei Diffusions-Sprachmodellen

Maskierte Diffusionsmodelle erzeugen Text, indem sie Token nacheinander aufdecken. Dabei ist die Reihenfolge, in der die Token freigelegt w…

arXiv – cs.LG 11.11.2025 05:00