Memento 3: Модельно-ориентированное рекурсивное самоусовершенствование через рефлексивные правила

В статье представлена система Memento 3, позволяющая агентам с фиксированным LLM непрерывно обучаться явным моделям мира через внешнюю память. Агент поддерживает правило в виде естественного языка в качестве постоянной семантической памяти, которое компилируется в исполняемый код для прогнозирования и планирования. Через цикл наблюдения, рефлексии и проверки агент уточняет свою модель и использует проверенные обновления для руководства взаимодействием. На ARC-AGI-3 агент с одним моделью достигает среднего значения Relative Human Action Efficiency 100,0 и использует 44% действий человека. В случае Atari Pong обученный контроллер выигрывает 21:0 в каждом из трех оцененных эпизодов.