Дослідники з Кембриджського університету та Університету Чикаго відкрили код DecentMem, багатагентну пам’ятну фреймворк-архітектуру, яка замінює спільну глобальну пам’ять на децентралізовану приватну пам’ять. Традиційні системи зі спільною пам’яттю змушують агентів з часом сходитися до схожих шляхів ухвалення рішень після читання однакового контексту, нівелюючи переваги спільної роботи. DecentMem зберігає пам’ять із двома пулями, специфічну для кожного агента: пул досвіду, що зберігає історичні рефлексії, та пул дослідження, який генерує нові кандидатні стратегії. Тестування на AutoGen, DyLAN і AgentNet показало, що DecentMem забезпечує в середньому 8,6% покращення проти централізованих базових моделей із піковими приростами ефективності до 23,8%, водночас зменшуючи витрати токенів на 50%. У фреймворку DyLAN, який робить акцент на вільних переговорах, швидкість збіжності зросла в 2,5 разу при 60% меншій кількості раундів ітерацій.

Переглянути джерело

Застереження: інформація на цій сторінці може походити зі сторонніх джерел і надається виключно для ознайомлення. Вона не відображає позицію чи думку Gate і не є фінансовою, інвестиційною чи юридичною консультацією. Торгівля віртуальними активами пов’язана з високим ризиком. Будь ласка, не покладайтеся лише на інформацію з цієї сторінки під час прийняття рішень. Детальніше дивіться у Застереженні.

Пов’язані новини

2год тому

OpenRouter запускає модель Fusion, яка відповідає Fable 5 за точністю за половину вартості, набирає 69% проти 65,3%

14год тому

OpenRouter запускає інструмент Subagent, який дає змогу великим моделям делегувати завдання меншим моделям

06-13 03:33

Meta обмежує використання токенів для AI співробітниками через AI Gateway, прогнозує витрати на мільярди в 2026 році

06-12 14:32

ENI розгортає крос-ланцюговий смартконтракт NerveNetwork, забезпечуючи підтримку понад 40 блокчейнів 11 червня

06-12 13:05

Звіт Google DeepMind: ШІ може компенсувати уповільнення досліджень, але фізичні обмеження обмежують надінтелект

Поглиблений аналіз