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Multi-Agents

Frameworks et architectures LLM multi-agents pour l'automatisation financière collaborative

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30 mai 20267 minutes de lecture

M3MAD-Bench : Les débats multi-agents sont-ils réellement efficaces à travers les domaines et les modalités ?

M3MAD-Bench révèle que l'illusion collective cause 65 % des échecs de débat multi-agents, et le débat adversarial réduit la précision jusqu'à 12,8 %.

Mike Thrift

aillmmachine-learning

4 mai 20267 minutes de lecture

AutoGen : Cadres de conversation multi-agents pour l'IA financière

La conversation à deux agents d'AutoGen fait passer la précision sur MATH de 55 % à 69 %, et son agent SafeGuard ajoute jusqu'à 35 points F1 en détection de code dangereux.

Mike Thrift

aillmautomation

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