标签:模块化架构

挖掘「缝合」的潜力:CapaBench 揭示 LLM 智能体中各个模块的作用

CapaBench框架通过模块化设计和合作博弈论中的Shapley值方法,系统性评估大型语言模型代理中不同功能模块的贡献度。该框架将代理系统解构为规划、推理、行动...

LeCun哈佛演讲PPT放出:唱衰自回归LLM,指明下一代AI方向

机器学习现状:LeCun指出,尽管机器学习在某些领域取得了显著进展,但与人类和动物相比,机器学习效率低下。例如,人类青少年可以在20小时内学会开车,而机器...