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In einer neuen Veröffentlichung auf arXiv präsentiert HiMAC ein innovatives, hierarchisches Lernframework, das Large Language Model (LLM)-A…

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

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

Die neuesten Fortschritte in großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) haben gezeigt, dass sie komplexe Denkaufgaben meistern kön…

In einer aktuellen Studie von arXiv wird untersucht, wie gut große Sprachmodelle (LLM), die nach dem Training in einer engen Umgebung einge…

Reinforcement Learning (RL) erlebt ein starkes Comeback als effektiver Ansatz zur Schulung interaktiver LLM-Agenten in realen Umgebungen. D…

Ein neuer Beitrag auf arXiv (2511.23476v1) präsentiert WMAct, eine Methode, die große Sprachmodelle (LLMs) befähigt, ihre Weltmodelle durch…