M3MAD-Bench مباحثه چند-عاملی را در ۹ مدل، ۵ حوزه و تنظیما ت بینایی-زبانی مورد آزمایش فشار قرار میدهد و نشان میدهد که توهم جمعی عامل ۶۵٪ شکستها است، مباحثه خصمانه دقت را تا ۱۲.۸٪ کاهش میدهد و خود-سازگاری معمولاً با هزینه توکن کمتر، دقتی مشابه مباحثه دارد.
AutoGen (وو و همکاران، ۲۰۲۳) یک چارچوب گفتگوی چند-عاملی را معرفی میکند که در آن عاملهای مبتنی بر مدلهای زبانی بزرگ (LLM) برای تکمیل وظایف پیام مبادله میکنند؛ یک پیکربندی دو-عاملی دقت بنچمارک MATH را از ۵۵٪ به ۶۹٪ افزایش میدهد و یک عامل اختصاصی SafeGuard تشخیص کدهای ناامن را تا ۳۵ واحد F1 بهبود میبخشد — یافتههایی که مستقیماً در ساخت خطلولههای اتوماسیون امن و ماژولار Beancount کاربرد دارند.
با سیستم حسابداری دوطرفه متنباز ما، کنترل امور مالی خود را به دست بگیرید. دفتر کل خود را از امروز شروع کنید.
© ۲۰۱۹ - 2026 Beancount.io
