ICML2025Spotlight|谁导致了多智能体系统的失败
想象这样一个场景:你开发了一个由多个大型语言模型 Agent 组成的智能团队,它们协作完成复杂任务,比如一个 Agent 负责检索,一个负责决策。然而任务失败了,结果不对。
多智能体 icml2025spotlight 多智能体系统 2025-05-30 18:38 4
想象这样一个场景:你开发了一个由多个大型语言模型 Agent 组成的智能团队,它们协作完成复杂任务,比如一个 Agent 负责检索,一个负责决策。然而任务失败了,结果不对。
多智能体 icml2025spotlight 多智能体系统 2025-05-30 18:38 4
在解这道题时,我们可以通过绘制受力分析草图轻松解决。但即使是先进的多模态大语言模型,如 GPT-4o,也可能在理解「同性相斥」的基本物理原则时,错误地判断斥力的方向(例如,错误地将 + 3Q 对 + Q 的斥力方向判断为右下方而非正确的左上方)。
模型 模态 cot em icml2025spotlight 2025-05-20 20:56 4
对抗净化旨在测试阶段将对抗图像还原为其原始的干净图像。现有的基于扩散模型的对抗净化策略试图通过前向过程将对抗扰动淹没在各向同性噪声中,随后通过逆向过程恢复干净图像。 然而,现有策略在时域(即像素空间)无法对干净像素与对抗扰动进行解耦,导致破坏对抗扰动的同时不可
代码 开源 图像 傅里叶 icml2025spotlight 2025-05-19 11:44 5