Sistemas de IA multi-agentes usando o maior LLMS, observando as tarefas complexas em vários locais. Esses programas compõem agentes especiais, incluindo suas habilidades únicas para alcançar propósitos normais. Essa interação foi comprovada com sucesso em demonstração complexa, códigos, disponibilidade de medicamentos e verificação contratual de segurança. As parcerias formais entre agentes melhoram a eficiência dos problemas e fornecem uma máquina de preparação interna, pois os agentes podem analisar e garantir o extermínio um do outro. Esse método de cooperação geralmente é sobre o desempenho de um agente, especialmente em atividades que exigem pensamento ou autenticação difícil.
Além desses desenvolvimento, muitos agentes de agências refletem desafios importantes. A primeira edição detecta sinais de treinamento apropriados para cada agente, pois a recompensa está disponível, mas a tarefa de crédito a todos os agentes vive em Dipious. Encontrar como você pode obter o sucesso ou falha de algumas decisões e discutir o agente LLM. Esse desafio é como a oferta de um agente multi-alente na leitura que é verdadeira. No entanto, nos programas baseados em idiomas, a consulta vem com trabalhadores complexos e aleatórios, o que torna mais difícil do que os estudos tradicionais enfatizados com postos de ação bem definidos.
Os investigadores da Universidade de Stanford invadem Sirius, uma estrutura para o desenvolvimento de vários programas de trabalho que recebem a leitura que é impulsionada. Construa uma biblioteca experiente, armazenando trajetórias eficazes nas trajetórias, fornecendo treinamento de alta qualidade. Além disso, enfatizando esforços malsucedidos aumentando, enriquecendo o conjunto de dados. Sirius melhora a operação e a função do controle de qualidade em 2,86% a 21,88%, promovendo as negociações de um agente no acordo competitivo. Os agentes limpam bem suas estratégias de parceria, aprendendo em comunicação bem -sucedida sem orientação direta. Esse método poderoso fornece produtividade eficaz de dados, promovendo o desenvolvimento progressivo nos programas ALENT de Alent sem se apoiar na intervenção de uma pessoa.
Muitos programas de agentes de trabalho contêm agentes que se comunicam na área especificada, onde cada agente segue o orçamento. A natureza confia mais na linguagem natural, bem como em agentes que produzem respostas com base em interações anteriores. Sirius, uma estrutura para o autodesenvolvimento, melhora o desempenho do agente em boa ordem. Esse processo inclui as seguintes respostas, revise -as usando o trabalho de recompensa, refletindo a baixa qualidade da qualidade, a renovação do aprendizado do supervisor. Ao melhorar as respostas de treinamento e treinamento futuros, Sirius melhora o pensamento e a tomada de decisões do multilinguismo, o que leva a eficaz e a levar tempo ao longo do tempo.
O teste é realizado pelo Sirius contra várias fundações, incluindo um agente, estrela, commem e documentação. Sirius consistentemente flexível para outros modelos, mostrando solução de problemas, decaimento do trabalho e interação do agente. Os cursos de limpeza indicam que agentes especiais, múltiplos agentes e operação de dissensão e conflito. Sirius também passa pelas configurações de Acor-Crig-Competitive, emitindo alternativas a tarefas como recursos. Sirius of Beauty leva a permitir preços e benefícios de vitória e usa uma configuração diferente de jogos, garantindo sua estabilidade e contextos em diferentes contextos.
Em conclusão, Sirius Um aplicativo foi projetado para fazer vários sistemas econômicos aprimorados pelo LLMS com aprendizado e refinamento eficazes. Ele constrói uma biblioteca com uma etapa baseada em consulta de alta qualidade que leva a resultados eficazes, que opera como treinamento bem aplicado. Além disso, Sirius permite uma biblioteca para melhorar o tracectecismo. Como aumentar o raciocínio, o PIN biomédico e o desenvolvimento do movimento do agente, para avançar de 2,86% para 21,88%. Sirius e fornece um trabalho próprio eficaz e produz os dados utilizáveis para chegar a muitos agentes.
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🚨 Recomendado para um código aberto de IA' (Atualizado)
Sana Hassan, um contato em Marktechpost com um aluno do estudante de dual-grau no IIIT Madras, adora usar a tecnologia e a IA para lidar com os verdadeiros desafios do mundo. Estou muito interessado em resolver problemas práticos, traz uma nova visão da solução de IA para a IA e soluções reais.
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