Spatial Strategies, Not Actions: Vector-Quantized Geodesics as Tools for LLM-Driven Agents

arXiv cs.AI · 2 oct, 06:00

Investigadores proponen una arquitectura que combina herramientas geométricas con LLM para mejorar la comprensión espacial de agentes basados en lenguaje natural. El enfoque utiliza trayectorias geodésicas cuantificadas en vectores como herramientas que el LLM selecciona durante la ejecución, separando el aprendizaje de herramientas del razonamiento de alto nivel.