Sakana AI最新发布的TreeQuest技术通过创新的多模型协作框架(Multi-LLM AB-MCTS),实现了比单一大型语言模型(LLM)性能提升30%的突破。该技术采用自适应分支蒙特卡洛树搜索(Adaptive Branching Monte Carlo Tree...
Read MoreAnthropic在其工程博客中详细披露了多智能体系统的关键技术突破,包括提示设计、工具协调和生产可靠性挑战的解决方案。该系统采用协调器-工作者模式,由一个主导智能体生成多个专用子智能体进行并行搜索,性能远超基...
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Read MoreDeepSeek研究团队以DeepSeek-V3为案例,分享了大型语言模型(LLM)训练中的硬件-模型协同设计创新成果。该研究通过多头部潜在注意力机制(Multi-head Latent Attention)、专家混合系统(Mixture of Experts)、FP8...
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