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Two Heads are Better Than One"（两个脑袋比一个好/双Agent更优）源自英语中的一句古老谚语。MAS-TTS框架的研究者将这一朴素智慧应用到LLM中，创造性地让多个智能体协同工作，如同专家智囊团。
Attention 还在卷自己。
这两年，AI 领域最激动人心的进展莫过于大型语言模型（LLM）的崛起，LLM 展现了惊人的理解和生成能力。
Agent这两天随着邀请码进入公众视野，展示了不凡的推理能力。然而，当面对需要精确规划和深度推理的复杂问题时，即使是最先进的LLMs也常常力不从心。Google研究团队提出的PlanGEN框架，正是为解决这一挑战而生。
随着R1等先进推理模型展现出接近人类的推理能力，多代理系统（Multi-Agent Systems，MAS）的发展也出现了前所未有的机遇。然而，随着我们尝试构建越来越复杂的多代理系统，一个核心问题日益凸显：如何在保持系统灵活性的同时，降低开发和维护的复杂度？
在实际应用中，我们常常需要模型输出具有严格结构的数据，比如生物制药生产记录、金融交易报告或医疗健康档案等。这种结构化输出的需求在生物制造、金融服务、医疗健康等严格监管的领域尤为重要。
随着AI工具越来越普及，类似Deep Researh这样的工具越来越好用，科学研究成果呈现爆炸式增长。以arXiv为例，仅2024年10月就收到超过24,000篇论文提交。
检索-增强生成 (RAG) 是一个永不过时的话题，并在不断扩展以增强LLMs 的功能。对于那些不太熟悉RAG 的人来说：这种方法利用外部知识来增强模型的能力，从外部资源中检索您实际需要的信息。
Meta全新发布的基准Multi-IF涵盖八种语言、4501个三轮对话任务，全面揭示了当前LLM在复杂多轮、多语言场景中的挑战。所有模型在多轮对话中表现显著衰减，表现最佳的o1-preview模型在三轮对话的准确率从87.7%下降到70.7%；在非拉丁文字语言上，所有模型的表现显著弱于英语。
只用提示词，多模态大模型就能更懂场景中的人物关系了。