LLM-agenter läser av feedback – inte bara sina förkunskaper

arXiv cs.AI

Forskare har undersökt om LLM-baserade vetenskapliga agenter fattar beslut enbart utifrån sin förtränade kunskap eller om de faktiskt anpassar sig efter experimentell återkoppling. Svaret är båda: agenten har en uppgiftsberoende förförståelse (den gissar bra redan från start), men justerar också sina val när den ser nya resultat – ungefär som en erfaren kollega som lyssnar på data. I jämförelser med random search och bayesiansk optimering presterade LLM-agenten bättre i nästan alla testfall med partiella differentialekvationer (PDE – matematiska modeller för fysikaliska fenomen).