Latent Action Reparameterization for Efficient Agent Inference

En 3 lignesLAR (Latent Action Reparameterization) compresse l'espace d'actions des agents LLM en apprenant des actions latentes multi-étapes sémantiques. Cela réduit l'horizon de décision effectif et les coûts d'inférence tout en préservant l'expressivité. Sur plusieurs benchmarks, LAR diminue les tokens d'action et le temps d'inférence sans dégrader les taux de succès.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain