Buchumschlag

PreAct: Prediction Enhances Agent's Planning Ability

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Fu, Dayuan, Huang, Jianzhao, Lu, Siyuan, Dong, Guanting, Wang, Yejie, He, Keqing, Xu, Weiran
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Computation and Language Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Multi-Perspective Consistency Enhances Confidence Estimation in Large Language Models
von: Wang, Pei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AgentRefine: Enhancing Agent Generalization through Refinement Tuning
von: Fu, Dayuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

BootTOD: Bootstrap Task-oriented Dialogue Representations by Aligning Diverse Responses
von: Zeng, Weihao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MSI-Agent: Incorporating Multi-Scale Insight into Embodied Agents for Superior Planning and Decision-Making
von: Fu, Dayuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

How Do Your Code LLMs Perform? Empowering Code Instruction Tuning with High-Quality Data
von: Wang, Yejie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DolphCoder: Echo-Locating Code Large Language Models with Diverse and Multi-Objective Instruction Tuning
von: Wang, Yejie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DivTOD: Unleashing the Power of LLMs for Diversifying Task-Oriented Dialogue Representations
von: Zeng, Weihao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Knowledge Editing on Black-box Large Language Models
von: Song, Xiaoshuai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CS-Bench: A Comprehensive Benchmark for Large Language Models towards Computer Science Mastery
von: Song, Xiaoshuai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DatasetResearch: Benchmarking Agent Systems for Demand-Driven Dataset Discovery
von: Li, Keyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing Safety of Large Language Models via Embedding Space Separation
von: Zhao, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

AgentGen: Enhancing Planning Abilities for Large Language Model based Agent via Environment and Task Generation
von: Hu, Mengkang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

How Abilities in Large Language Models are Affected by Supervised Fine-tuning Data Composition
von: Dong, Guanting, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Towards Verifiable Multimodal Deep Research: A Multi-Agent Harness for Interleaved Report Generation
von: Zhang, Chenghao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Code-driven Number Sequence Calculation: Enhancing the inductive Reasoning Abilities of Large Language Models
von: Chen, Kedi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

IDEA: Enhancing the Rule Learning Ability of Large Language Model Agent through Induction, Deduction, and Abduction
von: He, Kaiyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing Reasoning Abilities of Small LLMs with Cognitive Alignment
von: Cai, Wenrui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GraphReader: Building Graph-based Agent to Enhance Long-Context Abilities of Large Language Models
von: Li, Shilong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Evaluating the Pre-Consultation Ability of LLMs using Diagnostic Guidelines
von: Seo, Jean, et al.
Veröffentlicht: (2026)

GroundAct: Can LLM Agents Ground Actions in Environmental States?
von: Wang, Zixuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

RoleLLM: Benchmarking, Eliciting, and Enhancing Role-Playing Abilities of Large Language Models
von: Wang, Zekun Moore, et al.
Veröffentlicht: (2023)

GEM: Graph-Enhanced Mixture-of-Experts with ReAct Agents for Dialogue State Tracking
von: Zhu, Ziqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On the Ability of Transformers to Verify Plans
von: Sarrof, Yash, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Orca: Enhancing Role-Playing Abilities of Large Language Models by Integrating Personality Traits
von: Huang, Yuxuan
Veröffentlicht: (2024)

Abduct, Act, Predict: Scaffolding Causal Inference for Automated Failure Attribution in Multi-Agent Systems
von: West, Alva, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Unleashing Embodied Task Planning Ability in LLMs via Reinforcement Learning
von: Fei, Zhaoye, et al.
Veröffentlicht: (2025)

NEST-RQ: Next Token Prediction for Speech Self-Supervised Pre-Training
von: Han, Minglun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Nova: An Iterative Planning and Search Approach to Enhance Novelty and Diversity of LLM Generated Ideas
von: Hu, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AskToAct: Enhancing LLMs Tool Use via Self-Correcting Clarification
von: Zhang, Xuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Pre-trained Language Models Improve the Few-shot Prompt Ability of Decision Transformer
von: Yang, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PANDA: Preference Adaptation for Enhancing Domain-Specific Abilities of LLMs
von: Liu, An, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ReAct Meets ActRe: When Language Agents Enjoy Training Data Autonomy
von: Yang, Zonghan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Agent-World: Scaling Real-World Environment Synthesis for Evolving General Agent Intelligence
von: Dong, Guanting, et al.
Veröffentlicht: (2026)

EnvScaler: Scaling Tool-Interactive Environments for LLM Agent via Programmatic Synthesis
von: Song, Xiaoshuai, et al.
Veröffentlicht: (2026)

RADAR: Revealing Asymmetric Development of Abilities in MLLM Pre-training
von: Nie, Yunshuang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

What Makes Good Data for Alignment? A Comprehensive Study of Automatic Data Selection in Instruction Tuning
von: Liu, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2023)

DeepResearcher: Scaling Deep Research via Reinforcement Learning in Real-world Environments
von: Zheng, Yuxiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Calibrate-Then-Act: Cost-Aware Exploration in LLM Agents
von: Ding, Wenxuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

AgentMD: Empowering Language Agents for Risk Prediction with Large-Scale Clinical Tool Learning
von: Jin, Qiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Neural Model for Contextual Biasing Score Learning and Filtering
von: Huang, Wanting, et al.
Veröffentlicht: (2025)