Tag: Multi-Agent

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• Memento No More: Coaching AI Agents to Master Multiple Tasks via Hints Internalization

  Published: 5 Jun, 2025 |  at  11:25 AM

  

  89.45 🤔

  本文提出了一种通过迭代训练和人类反馈将提示内部化到模型权重中的方法，使基于Llama-3.1-70B的AI代理在多任务基准测试ToolQA和OfficeBench上分别达到97.9%和90.3%的成功率，超越GPT-4o和DeepSeek-V3，同时显著提升推理效率。

• ReMA: Learning to Meta-think for LLMs with Multi-Agent Reinforcement Learning

  Published: 1 Jun, 2025 |  at  11:53 AM

  

  85.15 🤔

  ReMA通过多智能体强化学习分离元思考和推理过程，提升了大型语言模型在数学推理和LLM-as-a-Judge任务上的性能，尤其在分布外泛化能力上表现出色，但对超参数敏感且多轮设置存在稳定性挑战。

• MaskSearch: A Universal Pre-Training Framework to Enhance Agentic Search Capability

  Published: 30 May, 2025 |  at  11:19 AM

  

  87.72 🤔

  本文提出 MASKSEARCH 框架，通过 Retrieval-Augmented Mask Prediction (RAMP) 预训练任务结合监督微调和强化学习，显著提升了大型语言模型在开放域多跳问答任务中的代理搜索能力。

• CoordField: Coordination Field for Agentic UAV Task Allocation In Low-altitude Urban Scenarios

  Published: 8 May, 2025 |  at  12:16 AM

  

  90.99 🤔

  本文提出了一种基于协调场的代理系统（CoordField），通过大型语言模型解析自然语言指令并利用动态势场实现异构无人机群在城市环境中的去中心化任务分配，实验验证了其在任务覆盖、响应时间和动态适应性方面的优越性能。

• MergeBench: A Benchmark for Merging Domain-Specialized LLMs

  Published: 20 May, 2025 |  at  11:23 AM

  

  90.41 🤔

  本文提出MergeBench，一个针对领域专精大型语言模型合并的全面基准测试框架，基于Llama和Gemma模型（2B-9B）评估八种合并方法，揭示了合并在大模型上的优越性、稀疏化和系数调整对知识保留的重要性，并提供了算法选择的实用指南。