Modelos de modelos grandes (LLMS) É a base de muitos agentes, o que permite que muitos agentes de IA trabalhem juntos, conectem e resolvam problemas. Esses agentes usam o LLMS para entender as atividades, produzir respostas e tomar decisões, imitando interações entre as pessoas. No entanto, a eficiência está funcionando ao emitir esses tipos de programas, pois são baseados em projetos organizados em todas as funções, permitindo que eles usem muitos problemas para lidar com problemas simples e complexos e levar a uma resposta lenta. Portanto, isso cria grandes desafios ao tentar estimar a precisão, velocidade e despesas durante várias funções.
Atualmente, os agentes dos habitantes locais de Alennt Anet da maneira como como Camelos, autogênio, metagpt, dspy, tvevoring, gptSarcr, incluindo IaaagentConcentre -se na criação de funções específicas, como ordem rápida, agente e comunicação. No entanto, esses métodos estão lutando. Eles seguiram os projetos organizados anteriormente sem mudanças em vários trabalhos, então as perguntas hostis e de conveniência não funcionam de alguma forma. Meninos e situações em uso, enquanto o sistema automatizado só pode se referir à melhor configuração da configuração sem ajuste poderoso. Isso torna esses métodos mais caros para o computador e conseguem operações de baixa qualidade quando usadas nos programas reais do mundo.
Lidando com as restrições dos agentes existentes de muitos agentes, os pesquisadores são propostos Maas (pesquisa de muitos agentes). Esse quadro usa a Supernet Agentic em Agentic para produzir questões detalhadas. Em vez de escolher um bom programa planejado, Maas As amostras motivativas são personalizadas em muitos programas para muitas perguntas por indivíduo, medindo custos de medição e implementação. O espaço de pesquisa é definido pelos White Flows, baseados em Operation Workers, LLM, que incluem muitos agentes, ferramentas e incentivo. A Supernet está aprendendo a distribuição da Avenção do Aventic que pode ser usada adequadamente com base no uso de empregos e problemas de custo. Amostra de uma amostra do estado do estado Arpleller, usando um Mistura-expert (moe)-O equipamento de otimização. A estrutura é eficaz com o empírico que conhece os custos Bayes Monte CarloAtualizando operadores agênticos usando métodos de categoria. A estrutura fornece evolução automática automática, que lhes permite funcionar corretamente e flexibilidade no gerenciamento de várias e complexas questões.
Os investigadores verificaram as maas em Seis bancos usados através da consulta matemática (GSM8K, Matt, Multiarith), Geração de geração (humeval, mbpp), incluindo O uso da ferramenta (Gaia)comparação com 14 baseInclui apenas um advogado, programas que têm agente com muitos empregos e métodos automatizados. Maas sempre excede todas as bases, atinge a estimativa normal de 83,59% em todas as atividades e melhorando o significado de 18,38% Apesar de Gaia Nível 1 empregos. A análise costal é mostrada em serviços eficientes, requer pelo menos tokens de treinamento, os custos mais baixos da API, o mais curto do relógio no sentido horário. Cursos simples destacam seus contextos para encontrar o fluxo de variáveis graves.
Em suma, métodos ajustados para programas tradicionais, com muitos funcionários, usam a Supernet Agentic preparada para diferentes perguntas. Isso fez com que o plano funcione melhor, use os serviços com sabedoria e mude e seja ótimo. No trabalho do futuro, Maas Pode ser desenvolvido em uma variável e uma extensão que é uma extensão do desenvolvimento padrão e do corpo privado de trabalhos futuros. Trabalho futuro e você pode ver a suspensão da amostra estratégica, o desenvolvimento de fibras e a instalação dos problemas reais do mundo para aumentar a inteligência integrada.
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Divyesh é um contato no MarkteachPost. Perseguindo a BTECH para engenheiros agrícolas e alimentares no Instituto Indiano de Tecnologia, Kharagpur. Ele é um amante científico científico e típico que deseja combinar essa tecnologia líder no histórico agrícola e resolver desafios.
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