H2F System Update (Organization): Army National Guard
陆军国民警卫队（ARNG）——即COMPO 2——将其HPT部署在州联合部队总部层面。其任务是培训和教育H2F-Int...
AF Precision Components, Inc. registers as PEZA logistics firm
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美国陆军部战略资本办公室宣布向 Performance Drone Works 提供高达 8.2 亿美元的有条件贷款，用于建立关键无人机零部件的大批量国内制造能力。
Teaching LLMs to Update Beliefs for Efficient Long-Horizon Interaction
ABBEL 与传统递归摘要相比的概述。信念取代了完整的交互历史作为代理的工作环境，信念分级通过监督每个信念状态的内容来提高性能。随着任务范围的增长，LLM 环境无法永远扩展。自总结可以实现简洁、可解释的上下文，但会带来显着的性能成本，特别是对于高质量数据稀缺的人工辅助领域，例如协作代码生成。我们用 ABBEL 来解决这个问题：一个框架，以自然语言信念状态的形式隔离和监督摘要的信息内容。动机：递归摘要的成本对于语言模型来说，要有效地协助日益复杂的任务，例如软件开发，它们必须能够与我们进行数百甚至数千个步骤的交互。对于如此长的任务，将整个交互的历史记录保存在上下文中是不切实际的。迄今为止使用的启发
