Материал агрегирован из первоисточника:
arXiv — cs.AI
Читать полностью в arXiv — cs.AIМатериал собран из открытых источников. Если размещение затрагивает ваши права → Удалить информацию
Заголовок на английскомSequential Probabilistic Uncertainty Estimation for Parallel Multi-Agent Reasoning Systems
LLM-based multi-agent systems (MAS) have attracted growing attention for improving reasoning through interaction among multiple agents. In this work, we focus on parallel multi-agent reasoning systems, where several agents solve the same problem over multiple rounds and…
Кратко от AI: Главные тезисы
- LLM-based multi-agent systems (MAS) have attracted growing attention for improving reasoning through interaction among multiple agents
- In this work, we focus on parallel multi-agent reasoning systems, where several agents solve the same problem over multiple rounds and…
Sequential Probabilistic Uncertainty Estimation for Parallel Multi-Agent Reasoning Systems
Похожие материалы
GitHub БОЛЬШЕ НЕ НУЖЕН? Claude построил замену за 5 месяцев
GitHub БОЛЬШЕ НЕ НУЖЕН? Claude построил замену за 5 месяцев Что делать, когда ИИ пишет код быстрее, чем привычные инструменты успевают его обрабатывать? Anthropic взялась создавать собственную замену Git — Scion. В ролике разбираем: 🟠Почему ИИ агенты заставили пересмотреть…
Astana Hub и Гентский университет открывают совместную лабораторию искусственного интеллекта и математики
Astana Hub и Гентский университет открывают совместную лабораторию искусственного интеллекта и математики Enbekshi QazaQ
Где живут блоки: Уровневая маршрутизация KV-кэша для vLLM в масштабе
Привет, я Понгуп Пак из War на PyTorch Conference North America 2026. Я представляю постер под названием «Где живёт блок». Когда GPU-память сбрасывает KV-кэш в CPU или хранилище, LMD отслеживает, где находится каждый блок, и направляет каждый запрос к своему кэшу. Вы увидите, когда CPU...
GardenBench: Лёгкая ежедневная оценка возможностей LLM
arXiv:2610.23866v1 Тип объявления: новый Абстракт: Мы представляем GardenBench, бенчмарк с 11 наборами тестов, оценивающий возможности больших языковых моделей (LLM) по ряду задач. Систематически запрашивая LLM с различными лёгкими запросами, мы документируем…