ウェブエージェントの適応的なインコンテキスト学習による堅牢性と正確性の向上

ウェブエージェントの一般化と正確性を向上させるために、差別可能な順位付けモデルと新しい命令合成手法を使用して、大規模言語モデルのプロンプトを最適に設定する。また、ミスから学習し回復する知的なバックトラッキングメカニズムを提案する。