提出FactArena框架,通过竞技场风格的多智能体对战评估LLM在整个事实核查流程中的能力
标签:
全部
强化学习
扩散模型
大语言模型
基准测试
视频生成
LLM智能体
世界模型
视觉语言模型
GRPO
多模态大模型
知识蒸馏
基准评测
具身智能
流匹配
机器人操作
多智能体系统
智能体
LLM Agent
可解释性
图像生成
代码生成
多模态学习
检索增强生成
注意力机制
RLVR
后训练
视频理解
机器人学习
长上下文
多模态
数学推理
图像编辑
VLA
数据合成
多模态大语言模型
推理加速
高效推理
评测基准
自监督学习
工具调用
对比学习
扩散语言模型
视觉-语言-动作模型
参数高效微调
Transformer
工具使用
LoRA
持续学习
LLM评估
自蒸馏
多模态推理
RAG
模仿学习
综述
LLM推理
信息检索
信用分配
在线策略蒸馏
模型压缩
合成数据
通过里程碑记忆+多模态搜索双创新,实现跨平台桌面智能体SOTA性能
多智能体竞争共识+门控RL,解决旅行规划中多目标冲突与约束满足难题
提出推理驱动的多智能体路由器,支持动态加入Agent和多Agent协作执行
本文首次系统综述 Agent-as-a-Judge 范式,通过规划、工具验证、多智能体协作和记忆机制提升 AI 评估的鲁棒性和可验证性。
通过四次端到端自主科研尝试,揭示 LLM 的六大失效模式并提出四个设计原则
首个端到端分子动力学代码生成与QA框架,结合三阶段训练与闭环强化学习