本研究提出了一种最小最大-贝叶斯方法，以解决临时团队协作中的合作伙伴不确定性问题。实验结果表明，该方法在恶劣条件下比其他学习方法更具鲁棒性，强调了选择合适队友训练分布的重要性。

本研究提出了一种自我改进的方法，以解决大型语言模型在复杂任务中的表现不足。通过模型自我生成解决方案并进行学习，显著提升了其在训练分布外的表现。