用Map-Shuffle-Reduce并行扫描解决prompt learning的上下文过载
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提出CVA架构,将价值激活显式化以解决LLM行为模拟的刚性与极化
Squeez用2B小模型对编码智能体的工具输出做任务条件剪枝,召回86%时压缩92%输入。
提出LLMA-Mem记忆框架,揭示多智能体系统中团队规模与终身学习的非单调扩展关系
首个系统评估人本智能体社交网络隐私风险的基准,提出"抽象悖论"揭示提示工程的局限
自主多智能体进化框架用于开放性发现
生成式多智能体系统中涌现的社交智能风险
👍 49首个系统性研究LLM多智能体系统中15种涌现社交风险的实证工作
揭示LLM生成优化三大隐藏设计决策如何决定成败,无通用解
通过持久记忆库和锦标赛式提示进化,无需微调即可大幅提升LLM多智能体博弈的胜率与稳定性。
预算感知树搜索框架BAVT,用更少资源实现更强推理
提出回顾性双重内在反馈框架,通过数值探索奖励和语言经验复用提升LLM智能体强化学习效果
首个基于持续集成循环的仓库级基准,评估LLM智能体在长期代码演进中维护代码质量的能力
用LLM智能体自动搜索能预测论文未来影响力的评分标准,再用该标准反向改写论文,人工盲评中79%更偏好修改版。
测试时拦截-纠正-拒绝框架,动态优化多智能体系统中错误信息的传播
通过四维策略梯度分析揭示ARL训练不稳定根源,提出SAMPO统一算法实现稳定训练
提出基于信息瓶颈原则的LLM智能体长期记忆框架,通过分层记忆和三通路检索提升推理性能。
将原始经验蒸馏为层次化技能库,并通过递归进化机制与策略共同优化
用演化算法对因子挖掘轨迹做变异与交叉,提升LLM生成alpha因子的质量与泛化性
面向 LLM 智能体的强化世界模型学习
👍 28用自监督 RL 训练 LLM 成为动作条件的世界模型,提升智能体决策能力
通过学习识别并省略冗余的思考和观察token,在不损失准确率的前提下大幅降低智能体推理成本