Scaling Laws for Agent Harnesses via Effective Feedback Compute
智能体框架的有效反馈计算缩放定律
机构 * Harbin Institute of Technology(哈尔滨理工大学)
AI总结 提出有效反馈计算(EFC)作为缩放坐标,通过衡量信息性、有效性、非冗余性和保留性来预测智能体框架性能,在多个任务上优于原始计算基线。
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智能体框架的有效反馈计算缩放定律
机构 * Harbin Institute of Technology(哈尔滨理工大学)
AI总结 提出有效反馈计算(EFC)作为缩放坐标,通过衡量信息性、有效性、非冗余性和保留性来预测智能体框架性能,在多个任务上优于原始计算基线。
具有最优性和稳定性保证的安全学习控制
机构 * Shenzhen Key Lab for Advanced Motion Control and Modern Automation Equipments, School of Intelligence Science and Engineering, Harbin Institute of Technology, Shenzhen, Guangdong 518055, China(深圳先进 motion 控制与现代自动化装备重点实验室,智能科学与工程学院,哈尔滨工业大学,深圳,广东 518055,中国) ; School of Data Science, Lingnan University, Hong Kong(数据科学学院,岭南大学,香港) ; School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore(电气与电子工程学院,南洋理工大学,新加坡) ; MIT CSAIL
AI总结 针对非线性系统在高相对度状态约束和未知扰动下的强化学习控制,提出高阶倒数型控制障碍函数处理约束,并通过梯度相似性概念和自适应机制在保证安全的同时提升性能。
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