规划
Resolving Action Bottleneck: Agentic Reinforcement Learning Informed by Token-Level Energy
2026-05-15arxiv.org
★★★★★
提出基于词元级能量评估的强化学习架构，优化多轮推理与动作执行的交替效率。
值得记下
阅读原文↗词元级能量建模为长链路Agent的推理瓶颈提供细粒度优化视角，对高并发场景成本控制具参考价值。
内容来源：arxiv.org，版权归原作者所有
提出基于词元级能量评估的强化学习架构，优化多轮推理与动作执行的交替效率。
词元级能量建模为长链路Agent的推理瓶颈提供细粒度优化视角，对高并发场景成本控制具参考价值。
内容来源：arxiv.org，版权归原作者所有