Princeton 与 Meta 提出 Self-Direction:用 LoRA 适配器让智能体记住错误修复
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Princeton 与 Meta FAIR 的论文提出 Self-Direction,让智能体在失败后反思轨迹并将经验训练成约占基础模型 0.02% 参数量的 LoRA 适配器,之后由路由器在遇到类似任务时加载。用 Qwen3.6-27B 在 GAIA 上任务成功率从 38.8% 提升到 55.8%;185 个早期错误中 67.3% 的修复在第三次遇到时仍有效,而简单重试为 42.9%。
信源媒体:X:Rohan Paul (@rohanpaul_ai)
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