研究者提出CoSIR多智能体协作训练方法
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研究者提出CoSIR多智能体协作训练方法
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AI 综述
研究者 Keru Chen 等人提出一种名为 CoSIR 的后训练方法，用于训练大语言模型的多智能体协作。该方法在可验证环境中用贝叶斯评估器按团队 surprisal 下降为共享信息打分，并据此奖励智能体披露证据、请求缺失信息和使用队友输入。 据作者称，该方法旨在让智能体学到可迁移到更复杂、未见任务上的协作行为。
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最新进展10月15日 12:00
CoSIR：用可验证信息奖励训练 LLM 多智能体协作报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv cs.AICoSIR：用可验证信息奖励训练 LLM 多智能体协作
研究者提出 CoSIR（Collaboration via Surprisal-based Information Rewards），一种后训练方法，通过可验证环境中的贝叶斯评估器按团队 surprisal 下降为共享信息打分，并据此奖励智能体披露证据、请求缺失信息和使用队友输入。
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