کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Large language models (LLMs) have recently emerged as promising tools for solving challenging robotic tasks, even in the presence of action and observation uncertainties. Recent LLM-based decision-making methods (also referred to as LLM-based agents), when paired with appropriate critics, have demonstrated potential in solving complex, long-horizon tasks with relatively few interactions. However, most existing LLM-based agents lack the ability to retain and learn from past interactions - an essential trait of learning-based robotic systems. We propose RAG-Modulo, a framework that enhances LLM-based agents with a memory of past interactions and incorporates critics to evaluate the agents' decisions. The memory component allows the agent to automatically retrieve and incorporate relevant past experiences as in-context examples, providing context-aware feedback for more informed decision-making. Further by updating its memory, the agent improves its performance over time, thereby exhibiting learning. Through experiments in the challenging BabyAI and AlfWorld domains, we demonstrate significant improvements in task success rates and efficiency, showing that the proposed RAG-Modulo framework outperforms state-of-the-art baselines.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
مدل های بزرگ زبان (LLMS) اخیراً به عنوان ابزاری امیدوارکننده برای حل وظایف رباتیک چالش برانگیز ، حتی در صورت عدم وجود عمل و مشاهده ، ظاهر شده اند.روشهای اخیر تصمیم گیری مبتنی بر LLM (همچنین به عنوان عوامل مبتنی بر LLM نیز گفته می شود) ، هنگامی که با منتقدین مناسب زوج می شوند ، پتانسیل در حل کارهای پیچیده و طولانی تر با تعامل نسبتاً کمی را نشان داده اند.با این حال ، بیشتر عوامل مبتنی بر LLM موجود در حفظ و یادگیری از تعامل گذشته-یک ویژگی اساسی در سیستم های رباتیک مبتنی بر یادگیری.ما Rag-Modulo را پیشنهاد می کنیم ، چارچوبی که عوامل مبتنی بر LLM را با حافظه از تعامل گذشته تقویت می کند و منتقدین را برای ارزیابی تصمیمات عوامل در نظر می گیرد.مؤلفه حافظه به نماینده اجازه می دهد تا به طور خودکار تجربیات گذشته مربوطه را به عنوان نمونه های درون متن بازیابی و گنجانده و بازخورد آگاهانه متناسب را برای تصمیم گیری آگاهانه تر ارائه دهد.در ادامه با به روزرسانی حافظه خود ، عامل عملکرد خود را با گذشت زمان بهبود می بخشد و از این طریق یادگیری را نشان می دهد.از طریق آزمایشات در حوزه های چالش برانگیز Babyai و Alfworld ، ما پیشرفت های چشمگیری در میزان موفقیت و کارآیی موفقیت کار نشان می دهیم ، نشان می دهد که چارچوب پیشنهادی Rag-Modulo از خطوط برتر برتر است.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
