Memento-II：状態的反射メモリによる継続学習

この論文は、大規模言語モデル（LLM）エージェントにおける継続的かつ経験的な学習のための新しいフレームワークを提案しています。従来の学習方法の限界に対処するため、エージェントがバックプロパゲーションやファインチューニングなしで対話を通じて適応できる反射メモリシステムを提案しています。このフレームワークの理論的基盤と収束保証は重要な貢献であり、継続的な適応が可能なメモリ拡張および検索ベースのLLMエージェントに対する原則的なアプローチを提供しています。

• •LLMエージェントにおける継続学習のための新しいフレームワークを提案。
• •エピソードメモリと強化学習を統合。
• •バックプロパゲーションやファインチューニングなしで適応を可能にする反射メモリを採用。
• •状態的反射決定プロセスを導入。
• •結果として得られるポリシーの収束保証を提供。