ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models
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ReAct 让语言模型交替生成推理过程和任务行动:推理用于跟踪、更新计划及处理异常,行动则从外部知识或环境中获得新信息。作者在问答、事实核查和交互式决策任务中评估这一方式,讨论它对幻觉、错误传播和任务轨迹可解释性的改善。
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ReAct 让语言模型交替生成推理过程和任务行动:推理用于跟踪、更新计划及处理异常,行动则从外部知识或环境中获得新信息。作者在问答、事实核查和交互式决策任务中评估这一方式,讨论它对幻觉、错误传播和任务轨迹可解释性的改善。
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Reflexion 探索如何让语言智能体从试错中学习,而无需更新模型权重。它把任务反馈转成文字反思,存入情景记忆,以影响下一次尝试的决策。论文在序列决策、编程与语言推理任务中进行评估,并分析不同反馈来源、反馈使用方式和智能体配置的作用。