Nowa metryka poprawia niezawodność agentów LLM poprzez uczenie spójności
Naukowcy wprowadzili Recursive Semantic Divergence (RSD) – nienadzorowaną metrykę, która mierzy i karze niespójność w trajektoriach działania agentów LLM. Stosując RSD jako sygnał nagrody podczas dostrajania (fine-tuning), modele wykazują znacznie bardziej stabilne zachowanie i wyższe wskaźniki sukcesu w zadaniach wykorzystujących narzędzia.