神经符号化计算机操作新范式让 Agent 成本降百倍

研究者发布新论文，提出「神经符号化计算机使用」范式，旨在让 Agent 摆脱「一次性推理器」模式。针对计算机上反复执行的任务，Agent 不再每次从零重新规划，而是将执行经验固化为可复用的学习策略，类似形成「肌肉记忆」。实验显示该方案可将成本降低约 99%，即百倍级别的降幅。

2026-10-02 ~ 2026-10-02 · 2 条相关

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