「多LLM系统」共找到 5894 篇相关文章
LeCun力荐的JEPA杀入LLM，用CV的思路训练LLM，性能鲁棒性双丰收
LeCun团队提出LLM - JEPA，将JEPA自监督学习架构从视觉扩展到LLM。它能提升性能和鲁棒性，在多模型和数据集验证有效，但有训练开销大、泛化性不足等局限。
Openai-o3 做不到的事,7B 模型做到了! 推荐系统“慢思考”,广告收入暴涨 4.1%
随着GPT - 4等大语言模型兴起，LLM用于推荐系统遇瓶颈，当前方法停在‘System - 1思维’阶段。A4ec框架把LLM从‘快思考’升级到‘慢思考’，用7B模型实现推荐系统升级，使广告收入暴涨4.1%。
Multi-Agent记忆系统MIRIX：比RAG性能飙升35%，存储减少99.9%
现有AI Agent记忆方案有局限，MIRIX作为模块化多智能体记忆系统应运而生。它由六种记忆类型和多智能体框架组成，支持多种检索功能。在多模态和单模态测试中表现优异，为记忆增强型LLM智能体设新标准。
多智能体在「燃烧」Token！Anthropic公开发现的一切
Anthropic发布多智能体研究系统构建解释，解决多智能体研究困惑。多智能体系统优势明显，在特定任务中表现出色，但token消耗大。其架构独特，还介绍了提示词工程、评估方法、面临的工程挑战等内容。
近5w颗星！一个能同时指挥多个AI写代码的开源工具来了
现在写代码，很多人想开多个AI助手。Orca是支持多AI Agent的编程开发环境，各Agent在独立git worktree里运行，互不干扰。它功能丰富，还支持多系统安装。
NIPS2025 | A-Mem让Agent拥有动态自我记忆功能，达到新SoTA
近年来，LLM代理需长期内存系统，但现有系统缺乏灵活性。论文提出A - Mem能动内存系统，受Zettelkasten启发，能让记忆‘自我整理’和‘自我更新’，在多基准测试领先，也指出了局限性和未来方向。
重塑记忆架构：LLM正在安装「操作系统」
现代大型语言模型（LLM）存在「记忆缺陷」，难以维持长期记忆。近期关于大模型记忆的研究增多，如 MemOS 等。文中介绍了长上下文处理能力与记忆的关系、记忆类型，以及实现 LLM 记忆的多种方法和相关研究成果。
ACL'25 | 多智能体叛变进行中？首个多智能体安全守卫G-Safeguard亮相！
随着基于LLM的多智能体系统崛起，其安全隐患凸显。中国科学技术大学等机构提出G - Safeguard安全防护框架，它基于图神经网络，通过构建多智能体话语图等方式，能有效抑制恶意信息传播，有强大防御和泛化能力。
any-llm：又一个统一模型服务接口的Python代理库
Mozilla AI开发的开源项目any-llm，解决多LLM提供商接口统一问题，能让开发者用一个接口调用不同大语言模型。它吸取此前产品长处，有统一接口等优势，使用和安装简单。
谷歌 Apigee 添加了内置的 LLM 治理 Model Armor
谷歌云推出 Model Armor 公开预览版，这是集成到 Apigee API 管理平台的 LLM 治理框架。它能执行特定策略，检测多种风险，支持多 LLM 提供商，还与 GKE 和 Security Command Center 集成。