[논문리뷰] ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models (ICLR 2023)
요약: 추론 추적(reasoning traces)과 작업별 행동(task-specific actions)을 교차적으로 생성하여 두 가지 간의 더 큰 시너지를 가능하게 하는 방법인 ReAct를 제안한다.
요약: 추론 추적(reasoning traces)과 작업별 행동(task-specific actions)을 교차적으로 생성하여 두 가지 간의 더 큰 시너지를 가능하게 하는 방법인 ReAct를 제안한다.
Summary: They propose ReAct, a method that enables greater synergy between reasoning traces and task-specific actions by generating them in an interleaved ma...
요약: 내가 개발한 코드 문서 자동 번역 에이전트를 사용하여 Langgraph의 문서 번역을 완료했다.
Summary: I have completed the translation of Langgraph’s documentation using the code documentation auto-translation agent that I developed.
summary: Sharing the experience of using Langgraph’s hierarchical model to build an automatic code documentation translation agent.