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Orbiter
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新的ORBITER系统使用LLM为最后一英里配送做出更智能的决策
研究人员开发了ORBITER，一个旨在改善最后一英里配送物流决策的新系统。ORBITER利用大型语言模型（LLM）来推理配送场景中的复杂时空和行为因素。该系统采用了一种新颖的方法，其中LLM使用特定任务的工具收集证据，一个独立的评论者验证最终决策，在四个城市的评估中表现优于现有方法高达9.2%。
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新的ORBITER系统利用LLM增强最后一英里交付决策
研究人员开发了ORBITER，一个旨在改善最后一英里交付决策的代理式系统。ORBITER利用大型语言模型（LLM）来推理动态到达的订单和快递员分配中涉及的复杂时空因素。通过以语言形式对交付状态进行建模，并采用一种包含提议者、LLM和独立评论员的结构化方法，ORBITER旨在做出更可靠的决策。在四个城市的评估表明，ORBITER的平均性能比现有方法高出9.2%。
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Orbiter 发布具有神经网络排序器的生成式环境音乐系统
Orbiter 是一个在 Web 浏览器和桌面/移动操作系统上运行的新型生成式环境音乐系统。它既可以作为独立应用程序使用，也可以作为数字音频工作站 (DAW) 插件使用。该系统包含一个神经网络排序器，可用于创作冥想音乐，并能驱动物理建模乐器。