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Yuan Liang

ACL 2026ICLR 2026评测与基准对齐与偏好可解释性智能体与工具强化学习与后训练
新星分新星
69
一作贡献30
核心/参与12
方向广度13
合作网络9
1 一作 · 2 篇 · ACL 2026 / ICLR 2026

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2026 顶会论文

2
作者位次 #2/9ACL 2026Findings· Findings of ACL

Memp: Exploring Agent Procedural Memory

Runnan Fang · Yuan Liang · Xiaobin Wang · Jialong Wu · Shuofei Qiao · Pengjun Xie · Fei Huang · Huajun Chen · Ningyu Zhang

摘要

Large Language Models (LLMs) based agents excel at diverse tasks, yet they suffer from brittle procedural memory that is manually engineered or entangled in static parameters. In this work, we investigate strategies to endow agents with a learnable, updatable, and lifelong procedural memory. We p...

智能体与工具强化学习与后训练效率与系统OpenReview 项目页

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