DecisionMaking
[Paper Note] Intelligent AI Delegation, Nenad Tomašev+, arXiv'26, 2026.02
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#NLP #LanguageModel #AIAgents #Delegation Issue Date: 2026-02-16 GPT Summary- AIエージェントは、複雑なタスクを意味のある小さなコンポーネントに分解し、他のAIや人間に委任する能力が求められる。しかし、既存の方法は単純なヒューリスティックに依存し、環境変化への適応や Unexpected failure に対処することができない。本研究では、タスク割り当てや信頼構築を組み込んだ適応的フレームワークを提案し、複雑な委任ネットワークにおける人間とAI双方に適用可能な新たなプロトコルの開発を目指す。
[Paper Note] LLMs are Greedy Agents: Effects of RL Fine-tuning on Decision-Making Abilities, Thomas Schmied+, ICLR'26, 2025.04
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#Analysis #LanguageModel #ReinforcementLearning #Chain-of-Thought #Reasoning #ICLR #Test-Time Scaling #PostTraining #Multi-Armed Bandit #Exploration Issue Date: 2026-01-31 GPT Summary- LLMのエージェントアプリケーションにおける探求と解決の効率性を分析。最適なパフォーマンスを妨げる「知識と行動のギャップ」や貪欲性、頻度バイアスという失敗モードを特定。強化学習（RL）によるファインチューニングを提案し、探索を増加させて意思決定能力を改善。古典的な探索メカニズムとLLM特有のアプローチの両方を融合させ、効果的なファインチューニングの実現を目指す。 Comment
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openreview: https://openreview.net/forum?id=weUP6H5Ko9
- greediness
- frequency bias
- the knowing-doing gap