Improving Autonomous AI Agents with Reflective Tree Search and Self-Learning
Improving Autonomous AI Agents with Reflective Tree Search and Self-Learning [78.4] Reflective Monte Carlo Tree Search (R-MCTS)は、AIエージェントの能力を高めるために設計された新しいテストタイムアルゴリズムである。 R-MCTSは1)従来のMCTSを拡張し、対照的な反射を取り入れ、エージェントは過去の相互作用から学ぶことができる。 自己学習によりGPT-4oを微調整することでエージェントの性能を向上させる。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 02 Oct 2024 21:42:35 GMT)
「We propose Reflective Monte Carlo Tree Search (R-MCTS), an extension of classic MCTS that improves the agent’s decision making process on the fly by incorporating reflection over its past task executions, and state estimations using multi-agent-debate」というタイプのモンテカルロ木探索の提案と、それによるSFTでベンチマーク結果を改善。ToTや単純なMCTSより優れた結果。