⚡️Agentic Reward Modeling –свежий проект от THU-KEG, цель которого переосмыслить подход к обучению агентных систем.

Этот инструмент направлен на разработку методов вознаграждения, где агент не просто выполняет команды, а учится понимать свои действия в контексте более сложных задач и долгосрочных целей.

Основные особенности:

- Вместо стандартных методов RL, где вознаграждения зачастую зависят от заранее заданных критериев, здесь акцент сделан на выработку более сложных стратегий, адаптирующихся под изменяющуюся среду и цели.
- Инструмент помогает моделировать вознаграждения таким образом, чтобы агент мог самостоятельно корректировать свои действия, учиться на ошибках и, в итоге, демонстрировать более «человеческое» принятие решений.
- Разработчики могут использовать данный подход в многоагентных системах и комплексных задачах, где важна динамическая оценка эффективности действий.

Этот инструмент интересен не только своим теоретическим потенциалом, но и практическими применениями в области создания более автономных и интеллектуальных систем. Agentic Reward Modeling открывает новые возможности для исследования агентов, способных обучаться в реальном времени, что делает его перспективным для дальнейших исследований и интеграций в реальные приложения.

▪Paper: https://arxiv.org/abs/2502.19328
▪Code: https://github.com/THU-KEG/Agentic-Reward-Modeling

@ai_machinelearning_big_data

#ai #ml #opnesource #agents #aiagents