
Multi-Agents 系统太难搞了,不要轻易尝试 | UC Berkeley 论文分享
Multi-Agents 系统太难搞了,不要轻易尝试 | UC Berkeley 论文分享这两年,AI 领域最激动人心的进展莫过于大型语言模型(LLM)的崛起,LLM 展现了惊人的理解和生成能力。
这两年,AI 领域最激动人心的进展莫过于大型语言模型(LLM)的崛起,LLM 展现了惊人的理解和生成能力。
Replit凭借创新的AI编程平台「Agent」,在短短半年内实现了5倍的收入增长。通过采用Claude 3.5 Sonnet模型和多智能体架构,Replit为编程行业带来了前所未有的革新,推动了一个人人皆可参与的编程时代。
IEEE/CVF国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)是人工智能领域最具学术影响力的顶级会议之一,将于今年 6月11日至6月15日在美国田纳西州举行。
2024 年,我花了相当一部分时间在研究多智能体系统,主要是 AutoGen,一个用于构建 AI 应用的 OSS 框架,并为此写了一本书《Multi-Agent Systems with AutoGen》。
论文能不能中?可以用AI提前预测~ 港大黄超教授团队提出多智能体自动化框架GraphAgent,能自动构建和解析知识图谱中的复杂语义网络,应对各类预测和生成任务。
在人工智能快速发展的今天,单一大模型在处理复杂任务时的局限性日益凸显。微软研究院最新发布的Magentic-One系统,通过创新性的多智能体协作架构,展示了突破这一瓶颈的新方向。
在人工智能领域,具有挑战性的模拟环境对于推动多智能体强化学习(MARL)领域的发展至关重要。在合作式多智能体强化学习环境中,大多数算法均通过星际争霸多智能体挑战(SMAC)作为实验环境来验证算法的收敛和样本利用率。
近年来,基于大型语言模型(LLMs)的多智能体系统(MAS)已成为人工智能领域的研究热点。
AutoPatent框架能够自动化生成高质量的专利文档,大幅提高专利撰写效率,有望简化专利申请流程,降低成本,促进创新保护。
大语言模型(LLMs)通过更多的推理展现出了更强的能力和可靠性,从思维链提示发展到了 OpenAI-o1 这样具有较强推理能力的模型。