Agora, LLM 작업을 경매로 배분…MMLU-Pro 71.9%는 피드백 포함 상한 분석
Agora는 5개 벤치마크에서 비용·품질 조절을 보였지만, MMLU-Pro 71.9%는 정답 피드백을 쓰는 온라인 보정의 상한 분석이다.
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메타 뮤즈 스파크 1.1, 멀티에이전트 자동화에 특화
메타의 새 플래그십 모델 뮤즈 스파크 1.1이 멀티에이전트 자동화와 컨텍스트 압축 기능으로 코딩 벤치마크에서 큰 폭으로 도약했다.
이기적 LLM 시장을 붕괴에서 지킨 중재 메커니즘
18개 LLM 에이전트 시장 실험에서 중재가 최적화된 트롤 공격에도 정직한 참여자의 양의 효용을 유지했다.
대화 속 사건에 따라 감정이 변하는 CPM 멀티에이전트
고정된 말투 대신 대화의 감정 촉발 요인을 평가해 페르소나의 잠재 정서 상태를 계속 갱신한다.
LLM 에이전트 팀이 텐서 네트워크 정리를 Lean으로 형식화
전문 에이전트와 인간 검토를 결합해 행렬곱상태 기본정리를 형식화하고 TNLean 라이브러리를 구축했다.
서로 다른 모델의 협업이 집단 추론 성능을 끌어올렸다
동일 모델의 반복보다 전문성이 다른 파운데이션 모델의 협업이 단계별 추론 품질에 더 중요하다는 분석이다.
메타, 플래그십 LLM 뮤즈 스파크 1.1 공개…100만 토큰·멀티에이전트 코딩
메타 슈퍼인텔리전스랩이 유료 API로 파는 첫 자체 프런티어 모델 뮤즈 스파크 1.1을 공개했다. 100만 토큰 컨텍스트와 멀티에이전트 도구 사용에 초점을 ...
게임이론 멀티에이전트로 화학 LLM 환각 줄인 G-Frame
G-Frame이 베이지안·팀 게임 기반 데이터 합성 루프로 화학 특화 7B 모델 OmniChem의 추론을 강화했다.
검색 에이전트, 어디에 용량 몰아야 하나…분해에 크게·실행은 작게
여러 역할로 나뉜 검색 에이전트에서 모델 용량을 어디에 집중해야 하는지 실험한 연구가 나왔다. 질문을 쪼개는 분해 역할이 성능의 핵심 병목으로 ...
‘다양한 증거’가 다중 에이전트 AI 예측 정확도 높인다
정보를 의도적으로 나눠 제공한 다중 AI 에이전트 논의가 예측 정확도를 크게 높인다는 연구 결과가 나왔다.
LLM 에이전트끼리 언어 만들 때, 채널 용량보다 ‘메모리’가 중요
두 AI 에이전트가 소통 언어를 스스로 만들어내는 실험에서 메모리 구조가 통신 용량보다 결정적임이 확인됐다.
법률 AI, 여러 에이전트가 토론하면 판단이 달라질까
법정 심리 절차에서 착안한 멀티 에이전트 토론 프레임워크가 법률 추론 과제에서 단일 모델과 다른 답을 내놓는다는 연구 결과가 나왔다.
