HuggingFace Daily Papers (Nổi bậtBài nghiên cứu)
85

Nghiên cứu

EnvACE: Tối ưu hóa tác nhân AI thông qua mô phỏng môi trường nội tại

(giờ Việt Nam)

Tóm tắt AI

EnvACE là phương pháp học tăng cường mới cho phép tác nhân AI tự mô phỏng phản hồi của môi trường thay vì phụ thuộc vào các trình giả lập bên ngoài, giúp tối ưu hóa việc sử dụng công cụ trong các tác vụ dài hạn.

Bản dịch AI

Tác giả: Zishan Xu, Zhiyuan Yao, Yuxin Chen, Yifu Guo, Zhengxi Lu, Yuquan Lu, Jinyang Huang, Yan Xu, Yasheng Wang, Weinan Zhang, Xingshan Zeng, Weiwen Liu

Xem PDF HTML (thử nghiệm)

DOI do arXiv cấp thông qua DataCite (đang chờ đăng ký)

Lịch sử gửi bài

Từ: Xu Zishan [xem email] [v1] Thứ Năm, ngày 6 tháng 8 năm 2026 15:54:36 UTC (6.881 KB)

Học tăng cườngTác nhân AIMô hình thế giớiLLMNghiên cứu AI
Đọc bài gốc

Bài viết được AI dịch và tổng hợp tự động từ HuggingFace Daily Papers (Nổi bậtBài nghiên cứu). Liên kết bài gốc ở phía trên. Dữ liệu đồng bộ qua API công khai được ghi nguồn tại AI HOT (canonical) ↗. AIHOT.vn luôn dẫn nguồn đầy đủ — nếu bạn thấy điểm cần chỉnh sửa, hãy gửi ý kiến tại trang phản hồi.