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Stefan Nielsen
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Sakana Fugu 编排器模型结合 LLM 以实现集体智能
研究人员开发了 Sakana Fugu，这是一系列编排器模型，旨在将多个大型语言模型 (LLM) 的专业能力结合成一个集体智能系统。这些模型本身充当语言模型，理解用户查询并动态创建代理脚手架来解决它们。这种方法使 Fugu 能够超越任何单一 LLM 代理的性能，在 SWE-Bench Pro 和 GPQA-Diamond 等具有挑战性的基准测试中取得最先进的成果。该项目发布了两个模型：Fugu（用于平衡性能和延迟）和 Fugu-Ult…
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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
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。