RealFeedApp Test-time scaling (TTS) fails when trajectories cannot run in parallel
The Agentic World Modeling framework replaces parallel trajectory execution with adaptive evidence acquisition via safe read-only interfaces. Agents predict observations by querying real environments, eliminating the need for environment replicas.
- Field
- training language models
- What they did
- Исследователи предложили метод Agentic World Modeling (AWM), который заменяет традиционное сжатие состояния среды одним запросом на серию адаптивных запросов к реальному окружению для предсказания наблюдений.
- Why it matters
- Это позволяет масштабировать агентов на этапе тестирования, когда невозможно создать точную копию рабочей среды, так как реальные системы часто имеют общие ресурсы и необратимые последствия действий.
#agent#test-time scaling#world modeling#llm#reinforcement learning
