AI Agent有哪些痛点问题
AI Agent有哪些痛点问题
目录
- AI Agent有哪些痛点问题
- AI Agent领域有哪些知名的论文
- 缺乏一个将智能多智能体技术和在真实环境中学习的两个适用流程结合起来的统一框架
- LLM的代理在量化和客观评估方面存在挑战
- 自主代理在动态环境中学习、推理和驾驭不确定性存在挑战
AI Agent领域有哪些知名的论文
缺乏一个将智能多智能体技术和在真实环境中学习的两个适用流程结合起来的统一框架
《A Framework For Intelligent Multi Agent System Based Neural Network Classification Model》
痛点问题:缺乏一个将智能多智能体技术和在真实环境中学习的两个适用流程结合起来的统一框架。
创新性解决方法:提出以监督多层前馈神经网络(SMFFNN)模型为核心的智能代理学习框架。
原理:每个智能体代表一个神经网络,负责独立分类任务并与其他智能体协作以优化分类结果。通过采用市场机制进行智能体之间的资源分配,实现更好的学习与分类效果。
创新点举例:在处理复杂分类问题时,传统单一神经网络模型可能因数据量过大、特征复杂等难以精准分类。而该框架下,多个智能体神经网络协作,比如在图像分类任务中,不同智能体可分别关注图像的颜色、形状、纹理等特征,再整合结果 ,最终分类精度和效率优于传统模型。
LLM的代理在量化和客观评估方面存在挑战
2.《The Rise an
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