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English(EN) Learning to Orchestrate Agents in Natural Language with the Conductor

新的 Conductor 模型学会编排大型语言模型以获得更好性能

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一个名为“Conductor”的模型，该模型通过强化学习进行训练，以协调多个大型语言模型。该 Conductor 模型学会建立通信路径并为工作模型制定具体指令，从而优化它们的协作。一个拥有 70 亿参数的 Conductor 在 LiveCodeBench 和 GPQA 等基准测试中表现出色，超越了单个模型，并取得了最先进的成果。该系统可以适应各种开源和闭源代理，甚至使用自身作为工作代理以实现递归改进。 AI

影响 引入了一种新颖的基于强化学习的方法来编排多个大型语言模型，有可能提高复杂推理任务的性能。

排序理由 这是一篇描述新颖模型架构和训练方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新的 Conductor 模型学会编排大型语言模型以获得更好性能

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Stefan Nielsen, Edoardo Cetin, Peter Schwendeman, Qi Sun, Jinglue Xu, Yujin Tang ·

    Learning to Orchestrate Agents in Natural Language with the Conductor

    arXiv:2512.04388v5 Announce Type: replace Abstract: Powerful large language models (LLMs) from different providers have been expensively trained and finetuned to specialize across varying domains. In this work, we introduce a new kind of Conductor model trained with reinforcement…

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