算法论文8
A²FM:Agent基础模型实现模式自适应
深度学习自然语言处理
AI 摘要
团队提出A²FM框架:采用多模式自适应路由,结合三模态路由、‘先分类后对齐’和APO机制。实验显示,它在多基准测试中表现优异,成本降低,为Agent基础模型研究提供新方向。
阅读原文 · 深度学习自然语言处理
自适应Agent基础模型:从“会推理/会用工具”到“懂得取舍的执行者”
当前大型语言模型在智能体/工具调用场景有推理型和工具型两类,存在效率与功能、深度的矛盾。A²FM框架提出多模式自适应路由,实现模式自适应切换,在多基准测试中效果与效率双升。

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