【新智元导读】谷歌提出了多智能体协作的新方法「智能体链」（Chain-of-Agents），超越传统方法，多个任务高出10%的性能，特别是处理长文本相较于基线提升高达100%。甚至无需训练，可与多种LLM模型协同工作。

1. 谷歌提出了多智能体协作的新方法「智能体链」 (Chain-of-Agents)，在长文本处理任务上性能显著提升。 2. 与传统方法相比，CoA在多个LLM之间利用自然语言进行信息汇聚和上下文推理，时间复杂度从平方复杂度降到了线性复杂度。

近日，来自加州大学伯克利分校、阿卜杜勒阿齐兹国王科技城及华盛顿大学的研究小组发布了一项针对大型语言模型（LLM）在问题生成（Question ...

知识图谱是位于原始数据存储之上的连接层，将信息转化为具有上下文意义的知识。因此理论上，它们是帮助 LLM 理解企业数据集含义的绝佳方式，使公司更容易、更高效地找到相关数据嵌入查询中，同时使 LLM 本身更快速、更准确。

【导读】 研究人员首次探讨了大型语言模型（LLMs）在问题生成任务中的表现，与人类生成的问题进行了多维度对比，结果发现LLMs倾向于生成需要较长描述性答案的问题，且在问题生成中对上下文的关注更均衡。

检索增强生成（RAG）在开放域问答任务中表现出色。然而，传统搜索引擎可能会检索浅层内容，限制了大型语言模型（LLM）处理复杂、多层次信息的能力。为了解决这个问题，我们引入了WebWalkerQA，一个旨在评估LLM执行网页遍历能力的基准。它评估LLM ...

最后，LLM以自然语言构建最终答案，向用户解释答案。 RAG流程图 问题路由流程： SMART-SLIC采用问题路由流程来确定用户查询的类型，并根据查询类型 ...