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Des chercheurs proposent un module mémoire plug-and-play qui intervient sélectivement pour contrer la dégradation comportementale dans les tâches longues.
Des chercheurs présentent FurnitureVLA, premier système robotique bimanuels capable d'assembler des meubles réels grâce à un modèle Vision-Language-Action.
Un framework entraîne les LLM à gérer leur mémoire comme une compétence à part entière, multipliant par 2 à 4 les performances sur des tâches longues.
Un banc d'essai sans entraînement pour comparer 21 méthodes de supervision dense d'agents LLM sur des trajectoires longues.
Agents-A1 démontre qu'élargir l'horizon agentic d'un modèle MoE 35B suffit à rivaliser avec des LLM mille fois plus grands.