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Multi-Agente

Frameworks y arquitecturas LLM multiagente para automatización financiera colaborativa

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30 de mayo de 20266 min de lectura

M3MAD-Bench: ¿Son los debates multi-agente realmente efectivos en todos los dominios y modalidades?

M3MAD-Bench encuentra que la Ilusión Colectiva impulsa el 65% de los fallos del debate multiagente, y el debate adversarial reduce la precisión hasta un 12,8%.

Mike Thrift

aillmmachine-learning

4 de mayo de 20267 min de lectura

AutoGen: Marcos de Conversación Multi-Agente para IA en Finanzas

La conversación de dos agentes de AutoGen eleva la precisión en MATH del 55% al 69%, y su agente SafeGuard suma hasta 35 puntos F1 en la detección de código inseguro.

Mike Thrift

aillmautomation

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