タスク指向の敵対的メモリアダプテーションによる会話エージェントの強化

要約

会話エージェントの長期記憶における課題に対し、タスク指向の敵対的メモリアダプテーション（AMA）を提案する手法である。AMAは、チャレンジャー、評価者、アダプターの各エージェントを用いてタスク実行をシミュレーションし、オフライン段階で記憶の構築と更新を最適化する。これにより、既存のメモリシステムの下流タスクへの適応性を向上させる。

全文は有料プランで閲覧できます。