清华大学合作推出体验式协同学习框架：让 AI 总结历史经验，大幅提高学习能力

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IT之家 1 月 2 日消息，机器学习和人工智能已经在各行各业掀起了新的变革浪潮，其重点表现形式是各种大模型支撑的“智能体”（agent），指能自主活动的软件或者硬件实体。这些“智能体”可以和用户进行自然对话，并根据对话内容独立处理各种任务，展示了它们在众多领域彻底改变任务解决方式的潜力。不过这些人工智能驱动的“智能体”面临的一个重大挑战是，它们倾向于孤立运行，经常会重复错误，并采用低效的试错方法，限制了它们的效率，阻碍了它们的学习过程。虽然大语言模型陆续开发了上下文敏感记忆、多步骤规划和战略性工具等高级功能，但这些“智能体”在执行任务时通常无法吸取历史经验，从而导致其解决问题的能力效率低下。来自清华大学、大连理工大学和北京邮电大学的科研团队近日推出了突破性框架--“体验式协同学习”（Experiential Co-Learning），目标是大幅提高“智能体”的学习能力。这一创新方法将过去的经验融入到“智能体”的操作结构中，从而