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WebLLM
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新的AI框架可实现更安全的多智能体系统和基于浏览器的潜在协作
研究人员开发了一个新的分层多智能体强化学习框架，该框架在保持效率的同时强制执行安全约束。这种方法在低层使用约束流形来确保安全，而高层策略则学习协调行为。另外，还创建了一个递归多智能体系统（RecursiveMAS）的浏览器原生实现，允许智能体在潜在空间中直接协作，而不是通过文本。该实现利用WebLLM和WebGPU，旨在使多智能体研究在消费级硬件上更易于访问和更高效。
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WebLLM 通过 WebGPU 将 AI 模型引入浏览器
WebLLM 是一个新项目，它允许大型语言模型直接在 Web 浏览器中运行，并使用 WebGPU 进行硬件加速。这种客户端执行通过将所有 AI 计算保留在用户设备上，增强了用户隐私并降低了服务器成本。开发人员可以利用熟悉的 OpenAI API 调用以及 Llama 3 和 Phi 3 等各种开源模型，并支持流式传输和 JSON 模式等功能。