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《 多LLM智能体协同智能 》

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内容简介

  当前大型语言模型(Large Language Model,LLM)擅长模式复现,却在长程规划、自我批判、上下文延续等方面存在不足,且最大似然训练倾向于奖励流行度而非质量。 
  多LLM智能体协同智能(Multi-LLM Agent Collaborative Intelligence,MACI)通过明确协议协调专业化LLM智能体而非扩大单一模型,为通往通用人工智能提供了可行路径。其多重模块可弥补互补性缺陷:对抗协作式辩论能揭示隐藏假设;批判性阅读准则过滤不连贯论证;信息论信号量化引导对话;事务性内存实现可靠的长程执行;双智能体伦理法庭对输出进行裁决。关键在于,MACI还能调节语言行为——调整每个智能体的论辩强度与情感语调,使群体在收敛前能从对立且情感感知的视角探索观点。
  十四条箴言凝练该框架哲学,包括"智能源于受规管的协作,而非孤立的卓越"及"探索必须与利用保持张力"。在医疗诊断、投资支持、日程规划、供应链管理和新闻偏见缓解等场景中,MACI系统在推理深度、规划视野和可靠性方面均显著优于同等规模的单模型。通过融合结构化辩论、信息论协调、持久化内存、情感感知话语和审议式伦理机制,MACI证明了经过严格验证的多智能体协作为实现稳健通用智能提供了一条实用且可解释的路径。

作者介绍

爱德华·张
  计算机科学家、学者和作家。自2019年起担任斯坦福大学计算机科学客座教授,并任亚洲大学生物信息与医学工程特聘讲座教授[2]。
  张教授著有七部著作,包括《解锁大型语言模型的智慧》(2024)、《多LLM智能体协同智能》(2024)、《大规模多媒体信息管理与检索基础》、《大规模多媒体搜索的大数据分析》、《心灵之旅》(诗集)、《游牧永恒》(诗集)以及埃尔温·薛定谔《生命是什么?意识与物质》的中文译本。他的研究涵盖意识建模、生成式人工智能和医疗保健领域,曾获谷歌创新奖和XPRIZE大奖等。因其在可扩展机器学习和医疗保健方面的贡献,当选国际计算机学会(ACM)会士和国际电气与电子工程师协会(IEEE)会士。

教育背景:
  在加州大学伯克利分校获得工业工程与运筹学硕士学位后,他前往斯坦福大学深造。他于1994年获计算机科学硕士学位,1999年获电气工程博士学位,师从赫克托·加西亚-莫利纳。除技术领域外,他还修读了十余门哲学与文学课程,这种学术广度也体现在其著作中。

学术生涯
  张教授于1999年至2006年在加州大学圣塔芭芭拉分校开启学术生涯,历任电气与计算机工程学助理教授、副教授及正教授。2012至2015年间,获聘香港科技大学计算机与信息科学系客座教授。2017至2020年担任加州大学伯克利分校电子工程与计算机科学系未来现实中心访问教授。自2019年起,兼任斯坦福大学计算机科学系客座教授与亚洲大学生物信息与医学工程特聘讲座教授。

行业职业经历
  2006至2012年担任谷歌研究院总监,期间领导多项研发项目:网络级图像标注(2008)、以数据为核心的可扩展机器学习(2005-2012)、推荐系统、室内定位以及谷歌问答系统。2012至2020年出任HTC医疗保健事业部总裁。2019至2022年间担任东京企业SmartNews的首席自然语言处理顾问,主导交互式新闻产品研发。
多LLM智能体协同智能 多LLM智能体协同智能
多LLM智能体协同智能
人工智能 计算机理论  |  英语
  当前大型语言模型(Large Language Model,LLM)擅长模式复现,却在长程规划、自我批判、上下文延续等方面存在不足,且最大似然训练倾向于奖励流行度而非质量。 
  多LLM智能体协同智能(Multi-LLM Agent Collaborative Intelligence,MACI)通过明确协议协调专业化LLM智能体而非扩大单一模型,为通往通用人工智能提供了可行路径。其多重模块可弥补互补性缺陷:对抗协作式辩论能揭示隐藏假设;批判性阅读准则过滤不连贯论证;信息论信号量化引导对话;事务性内存实现可靠的长程执行;双智能体伦理法庭对输出进行裁决。关键在于,MAC...

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