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weighted majority algorithm
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KV-PRM论文提出高效的多智能体LLM奖励建模方法
研究人员提出了一种名为KV-PRM的新方法，用于提高多智能体系统中使用的过程奖励模型（PRM）的效率。与现有的重新编码整个轨迹的基于文本的PRM不同，KV-PRM直接利用LLM推理过程中生成的KV缓存。这种方法将计算成本从O(L^2)显著降低到O(L)，使其更适合长上下文场景。在MATH、GSM8K和AIME等基准测试上的实证结果表明，KV-PRM在性能上能媲美或超越文本-PRM，同时在FLOPs、延迟和内存占用方面提供了显著的降低。
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阿根廷推出国家级人工智能数据网关 CHE MCP
阿根廷开发了一个名为 CHE MCP 的新国家级 MCP 生态系统，旨在将人工智能代理与阿根廷的实时数据连接起来。该系统采用一个 5 级智能网关，处理西班牙语的自然语言查询，并将其路由到 80 多个官方数据源。关键组件包括关键词匹配、学习型加权多数算法 (WMA) 路由器、使用 all-MiniLM-L6-v2 的语义嵌入，以及一个将自然语言转换为 SQL 查询的数据节点，用于阿根廷开放数据门户的 748 个数据集。