Ce cadre optimise la trajectoire complète des interactions des agents, pas seulement des actions individuelles, ce qui est particulièrement utile pour les tâches dynamiques multi-étapes.
Cette initiative a vu la collaboration d’institutions prestigieuses telles que la Northwestern University et Microsoft, visant à améliorer la manière dont ces agents gèrent des situations imprévisibles grâce à des stratégies d’optimisation telles que l’apprentissage par renforcement (RL).Les résultats de l’étude montrent que sans une conception soignée de la récompense, les agents tendent à développer des réponses inefficaces telles que le «raisonnement halluciné».
Pour pallier cela, le cadre Starpo-S a été introduit, améliorant la stabilité et les performances des agents en mettant l’accent sur des méthodes de filtrage et des récompenses plus sophistiquées.
Ces avancées permettent aux agents de mieux s’adapter et raisonner dans des tâches complexes, ouvrant des perspectives pour des applications futures dans des domaines exigeants tels que la preuve de théorèmes ou l’ingénierie logicielle.
Ces efforts démontrent un pas important vers des systèmes d’IA capables d’interactions complexes et de résultats vérifiables.
