我将代理的推理步骤设计为多模型融合(panel → judge → synthesizer)。以下是实际有效和无效的部分。

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摘要

一个AI代理的推理步骤被重新设计,以在panel-judge-synthesizer流水线中融合多个模型,并提供了哪些设计选择实际提升了性能的洞见。

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基础模型中的集体智能

arXiv cs.CL

本文提出了一种多智能体推理框架,其中多个基础模型通过结构化批评和聚合进行协作,表明模型异构性显著提高了逐步推理的准确性并减少了跨领域的方差。

斯坦福大学、Together AI、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校和 Meta 的一篇新论文提出了混合推理智能体。这些 AI 模型主要通过隐藏的内部方式进行思考(速度更快、成本更低),只有在需要使用工具或给出最终答案时才使用普通文本。

Reddit r/LocalLLaMA

斯坦福大学、Together AI、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校与 Meta 联合提出混合推理智能体,让模型主要通过隐藏的内部推理进行思考(更快、更省),仅在调用工具或给出最终答案时使用显式文本,在数学、科学、医疗等测试上提升约 10%,同时词元数量减半、速度翻倍且成本更低。