ClawLoop: 通过利用原生训练循环实现自我改进的智能体
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·来源: ArXiv AI
arXiv:2610.14118v1 类型: 新文摘: 大型语言模型 (LLM) 的快速发展推动了它们的部署向通用的驱动环境方向发展,在这种环境中,基于 LLM 的代理在沙箱工作空间中运行,并直接与文件系统和 shell 进行交互。虽然后续研究已探讨了许多与 LLM 相关的安全问题,但对其在通用环境中的安全性仍然缺乏深入的研究。
arXiv:2610.14118v1 类型: 新文摘: 大型语言模型 (LLM) 的快速发展推动了它们的部署向通用的驱动环境方向发展,在这种环境中,基于 LLM 的代理在沙箱工作空间中运行,并直接与文件系统和 shell 进行交互。虽然后续研究已探讨了许多与 LLM 相关的安全问题,但对其在通用环境中的安全性仍然缺乏深入的研究。
arXiv:2610.14118v1 Announce Type: new Abstract: The rapid advancement of Large Language Models (LLMs) has driven their deployment toward general-purpose harness environments, where LLM-based agents operate in sandbox workspaces and interact directly with file systems and shells. While numerous post-...