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本文提出了一种基于树结构的形式化框架,用于对多智能体人机交互中的互补性进行建模,并证明了在自然条件下,互补性在回归任务中可以实现,但在分类任务中受到阻碍——这些条件涉及局部聚合规则和损失函数。
Context-Agent提出了一种新颖框架,将多轮对话历史建模为动态树结构而非扁平序列,更好地捕捉自然对话的层级性和分支性特征。该论文引入NTM基准来评估非线性对话场景,并展示了在各种LLM上的任务完成率和令牌效率的提升。