M3MAD-Bench posa a prova el debat multiagent en 9 models, 5 dominis i entorns de llenguatge visual, i descobreix que el deliri col·lectiu causa el 65% dels errors, el debat adversari redueix la precisió fins a un 12,8% i l'autoconsistència sol igualar la precisió del debat amb un cost de tòquens inferior.
AutoGen (Wu et al., 2023) presenta un marc de conversació multiagent on els agents basats en LLM s'intercanvien missatges per completar tasques; una configuració de dos agents augmenta la precisió de la referència MATH del 55% al 69%, i un agent SafeGuard dedicat millora la detecció de codi insegur fins a 35 punts F1 — troballes directament aplicables a la construcció de fluxos d'automatització de Beancount segurs i modulars.
Pren el control de les teves finances amb el nostre sistema de comptabilitat per partida doble de codi obert. Comença el teu llibre comptable avui mateix.
© 2019 - 2026 Beancount.io
