Prompting our way to better teamwork in embodied AI

LLM agents work better together—with the right prompts.

This work enhances the CoELA framework for collaborative embodied agents, testing multiple LLMs and prompt strategies to boost cooperation and decision-making in shared virtual spaces. The best combo improved efficiency with Gemma3 by 22% over the original setup. They also added speech for more natural collaboration.

Why it matters: Prompt optimization can unlock smoother coordination without retraining—useful for multi-agent tasks and demos.

Think orchestra: better cues, tighter performance. 🎻🤖🎯

See which strategies win and where voice helps, then share your multi-agent use case.

Paper: http://arxiv.org/abs/2510.03153v1

Register: https://www.AiFeta.com

Paper: http://arxiv.org/abs/2510.03153v1

Register: https://www.AiFeta.com

#EmbodiedAI #MultiAgent #LLM #PromptEngineering #Robotics #HumanAIInteraction #AIResearch

Read more

Tekoälyavustaja on taitavimmillaan, kun se ponnistelee vain silloin kun päätös on aidosti vaikea

Tekoälyavustaja on taitavimmillaan, kun se ponnistelee vain silloin kun päätös on aidosti vaikea

Kuka tahansa on klikkaillut verkkopalvelussa väärää nappia ja huomannut olevansa takaisin lähtöruudussa. Ihminen oppii nopeasti: selvässä tilanteessa ei jäädä märehtimään, epävarmassa pysähdytään ja tarkistetaan. Sama periaate alkaa hiipiä myös verkkosivuilla toimiviin tekoälyavustajiin. Vielä hiljattain ajateltiin, että tekoälyn suoritusta voi parantaa yksinkertaisesti antamalla sille enemmän ”miettimisaikaa” joka vaiheessa. Kun malli kirjoittaa,

By Kari Jaaskelainen
Kielimallin huomio toimii yllättävän hyvin pitkien tekstien hakijana

Kielimallin huomio toimii yllättävän hyvin pitkien tekstien hakijana

Moni tuntee tilanteen: edessä on 180-sivuinen raportti, ja pitäisi löytää vastaus yhteen täsmäkysymykseen. Hakutoiminto löytää kymmeniä osumia, mutta oikea kohta on aina sen taulukon alaviitteessä tai liitteessä, johon teksti viittaa. Sama ongelma vaivaa myös älykkäitä keskustelubotteja. Ne lupaavat lukea pitkät tiedostot, mutta harhailevat helposti väärään kappaleeseen tai vastaavat luottavaisesti hutiin.

By Kari Jaaskelainen
Koneesta tulee tarkempi, kun sille antaa hetken miettiä

Koneesta tulee tarkempi, kun sille antaa hetken miettiä

Moni kuvankäsittelysovellus lupaa taikoja yhdellä napilla: poista kahvikuppi pöydältä, kirkasta kasvot, vaihda tausta. Usein tulos on kelvollinen – kunnes pieni yksityiskohta lipsahtaa. Nenäkatse jää epätarkaksi, varjo unohtuu tai reunaan jää outo haamu. Taustalla on tyypillinen tapa, jolla tekoälyä on käytetty: se antaa vastauksen kerralla, ilman että pysähtyy tarkistamaan itseään. Ajatus, että

By Kari Jaaskelainen