实体
MAS-JudgeCorpus
MAS-JudgeCorpus
PulseAugur coverage of MAS-JudgeCorpus — every cluster mentioning MAS-JudgeCorpus across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
总计 · 30天
2
90 天内 2
发布 · 30天
0
90 天内 0
论文 · 30天
2
90 天内 2
层级分布 · 90 天
主题
情绪 · 30 天
2 天有情绪数据
最近 · 第 1/1 页 · 共 2 条
-
MAS-Loop框架通过迭代优化提升多智能体系统训练
研究人员推出了MAS-Loop，一个旨在通过超越单次编排来改进多智能体系统（MAS）训练的新型框架。与仅从系统最终结果中学习的先前方法不同，MAS-Loop将一个编排器与一个优化器相结合。该优化器分析执行轨迹以识别失败、诊断问题并提出对智能体或其配置的修改。然后重新执行更新后的系统，为编排器生成更好的初始系统和优化器改进其修复能力提供反馈，从而实现共同进化和更强的整体性能。
-
新框架通过迭代优化和自我对抗提升多智能体系统训练
两篇新研究论文介绍了用于训练多智能体系统（MAS）的新型框架，它们超越了简单的单次编排。MAS-Loop 专注于闭合编排器和优化器之间的反馈循环，利用执行轨迹诊断和修复故障，从而提高性能，并为 MAS 奖励建模提供了新数据集。R^2Orch 采用递归自我对抗，重点关注可学习的任务选择和技能撤回，使编排器能够在没有手工设计的课程的情况下进行训练，并在各种推理和交互任务上取得最先进的成果。