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【第456期】OPPO如何用“智能体链”打败GPT-4
Published 6 months ago
Description
Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。
今天的主题是：
Chain-of-Agents: End-to-End Agent Foundation Models via Multi-Agent Distillation and Agentic RL
Summary
近年来，大型语言模型（LLM）和多智能体系统的快速发展，已在深度研究、氛围式编程（vibe coding）以及数学推理等复杂问题求解任务中展现出卓越能力。然而，现有的大多数多智能体系统依赖人工设计的提示词与工作流工程，并构建在复杂的智能体框架之上，这使得它们在计算上效率低下、能力受限，且难以从以数据为中心的学习范式中获益。
在本文中，我们提出了 Chain-of-Agents（CoA）——一种新的 LLM 推理范式，使单一模型即可原...去小宇宙查看完整单集简介
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今天的主题是：
Chain-of-Agents: End-to-End Agent Foundation Models via Multi-Agent Distillation and Agentic RL
Summary
近年来，大型语言模型（LLM）和多智能体系统的快速发展，已在深度研究、氛围式编程（vibe coding）以及数学推理等复杂问题求解任务中展现出卓越能力。然而，现有的大多数多智能体系统依赖人工设计的提示词与工作流工程，并构建在复杂的智能体框架之上，这使得它们在计算上效率低下、能力受限，且难以从以数据为中心的学习范式中获益。
在本文中，我们提出了 Chain-of-Agents（CoA）——一种新的 LLM 推理范式，使单一模型即可原...去小宇宙查看完整单集简介
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