首个多智能体框架,通过规划-生成-批评流程赋予任意图像生成器交错生成能力
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Flow Matching
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自回归模型
四维环境工程让通用代理在多科学任务上取得SOTA
提出单策略多智能体框架,通过角色解耦优化和KV缓存重用,在视觉推理任务上显著减少幻觉并提升推理效率
提出密集对齐框架实现异构智能体间KV缓存直接传输,在上下文不感知场景仍保持高效通信
通过假设树精炼实现通用自主研究
👍 126提出Arbor框架,通过假设树组织长期研究过程,在多个真实研究任务上显著超越现有编码智能体
提出PACT协议,通过结构化动作状态消息减少多智能体系统的token消耗并提升性能
具有共享上下文的多智能体系统
👍 3DELM通过共享验证上下文去中心化多智能体协调,提升测试时扩展和长上下文推理性能
PaperMentor通过专家技能库指导的多智能体系统,在Overleaf中提供可操作的学术写作建议
解耦架构加图动态规划加递归两级执行加标准锚定推理的高质量深度研究框架
基于LLM的自进化多代理框架,通过渐进图搜索、回顾记忆和分层规划实现端到端ML算法自动发现
全场景自动基准测试构建智能体
👍 4首个全自动化的基准测试构建系统,可根据用户需求生成高质量、多模态的评估基准
EvoDS通过自主技能获取和自适应上下文压缩实现自进化数据科学代理
用拍卖竞争与财富积累让弱智能体自组织成强群体智能
提出基于双图环境的多智能体框架,将搜索与确定性验证分离,显著提升XBRL审计准确性
提出harness编排层概念,通过多智能体协作实现跨类型跨条件科学图表生成与可编辑转换
系统研究多智能体RL训练LLM工作流,揭示IP/SP策略共享的梯度机制与失败模式
用管理者模型将CUA任务分解为DAG,并行调度子智能体,提升长程任务成功率
智能体涌现语言可被快速学习,监督规避类对齐性更低。
研究云端大模型与边缘小模型协作的混合架构,揭示任务依赖的优化策略
自组织AI智能体团队,通过动态协作进行长期科学实验探索