[2601.16206] एलएलएम में कंप्यूटर वातावरण सामान्य एजेंटिक इंटेलिजेंस प्राप्त करता है

डाइक्सुआन चेंग और 8 अन्य लेखकों द्वारा एलएलएम में कंप्यूटर एनवायरनमेंट एलीसिट जनरल एजेंटिक इंटेलिजेंस नामक पेपर का एक पीडीएफ देखें।

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अमूर्त:बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) में एजेंटिक इंटेलिजेंस के लिए न केवल मॉडल की आंतरिक क्षमताओं की आवश्यकता होती है, बल्कि बाहरी वातावरण के साथ बातचीत की भी आवश्यकता होती है। एलएलएम को कंप्यूटर से लैस करना अब एक प्रचलित प्रवृत्ति का प्रतिनिधित्व करता है। हालाँकि, कंप्यूटर वातावरण के आंतरिक मूल्य की व्यवस्थित रूप से जांच नहीं की गई है, विशेष रूप से सामान्य क्षमताओं को प्राप्त करने की इसकी क्षमता। यहां हम एलएलएम-इन-सैंडबॉक्स पेश करते हैं, जो कंप्यूटर को केवल बुनियादी कार्यात्मकताओं के साथ एक कोड सैंडबॉक्स के रूप में वर्चुअलाइज करता है, और प्रदर्शित करता है कि यह न्यूनतम सेटिंग सामान्य कार्य को हल करने के लिए कंप्यूटर-आधारित मेटा-क्षमताओं को प्राप्त करती है: बाहरी संसाधन पहुंच, फ़ाइल प्रबंधन और कोड निष्पादन। अतिरिक्त प्रशिक्षण के बिना, मजबूत मॉडल गणित, भौतिकी, रसायन विज्ञान, बायोमेडिसिन, लंबी-संदर्भ समझ और निर्देश के पालन में पर्याप्त लाभ (15.5% तक) प्राप्त करते हैं, जबकि टोकन खपत को 8 गुना तक कम करते हैं। इसके अलावा, हम सैंडबॉक्स के भीतर गैर-एजेंटिक डेटा पर विशेष रूप से मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए एलएलएम-इन-सैंडबॉक्स-आरएल विकसित करते हैं, जो कमजोर मॉडलों को पर्यावरण का दोहन करने और इन इंटरैक्शन को आंतरिक बनाने के लिए सशक्त बनाते हैं। हमारे परिणाम प्रदर्शित करते हैं कि कंप्यूटर वातावरण सामान्य बुद्धि उत्पन्न करता है, दक्षता में वृद्धि करता है, और प्रशिक्षण के माध्यम से इसका उपयोग किया जा सकता है, जो सामान्यवादी एजेंटों के लिए एक आशाजनक आधार के रूप में कार्य करता है।