Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới. Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận. Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.
Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất Aime, một nền tảng mới giúp khắc phục nhược điểm __T1086__ của các hệ thống đa tác tử (MAS) dựa trên mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM). Để giải quyết sự cứng nhắc của các phương pháp thực thi kế hoạch hiện có, khả năng tác tử tĩnh và giao tiếp kém hiệu quả, Aime trình bày một kiến trúc lập kế hoạch và thực thi động và phản ứng. Những cải tiến chính của nó bao gồm khả năng lập kế hoạch động dựa trên phản hồi thời gian thực, khả năng tạo tác tử động tạo ra các tác tử chuyên biệt theo yêu cầu, và một mô-đun quản lý tiến độ tập trung để nhận biết trạng thái toàn hệ thống. Aime thể hiện hiệu suất vượt trội so với các tác tử tiên tiến hiện có trên nhiều tiêu chuẩn, bao gồm suy luận chung, kỹ thuật phần mềm và duyệt web.
Takeaways, Limitations
•
Takeaways:
◦
Aime đề xuất một khuôn khổ mới để khắc phục nhược điểm __T1090_____ của phương pháp thực hiện kế hoạch hiện tại của MAS
◦
Khả năng thích ứng và hiệu quả được cải thiện thông qua lập kế hoạch động, tạo tác nhân động và quản lý tiến độ tập trung.
◦
Phá vỡ kỷ lục hiệu suất tốt nhất trước đó trong nhiều lĩnh vực khác nhau
◦
Trình bày khả năng xây dựng cơ sở hạ tầng cộng tác đa tác nhân mạnh mẽ và linh hoạt hơn
•
Limitations:
◦
Bài viết này thiếu mô tả chi tiết về các thuật toán hoặc thông tin triển khai cụ thể của Aime.
◦
Mặc dù phạm vi chuẩn mực được trình bày rất đa dạng, nhưng cần có các thử nghiệm và đánh giá hiệu suất mở rộng hơn trong nhiều môi trường khác nhau.
◦
Thiếu sự cân nhắc đến điểm lỗi đơn lẻ và khả năng mở rộng của mô-đun quản lý tiến độ tập trung.
