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        Meta普林斯頓提出LLM上下文終極解決方案!讓模型化身自主智能體,自行讀取上下文節點樹

        AIGC動態2年前 (2023)發布 新智元
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        Meta普林斯頓提出LLM上下文終極解決方案!讓模型化身自主智能體,自行讀取上下文節點樹

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        原標題:Meta普林斯頓提出LLM上下文終極解決方案!讓模型化身自主智能體,自行讀取上下文節點

        關鍵字:節點,團隊,上下文,內存,基線

        文章來源:新智元

        內容字數:9800字

        內容摘要:新智元報道編輯:潤【新智元導讀】LeCun轉發了Meta團隊提出的一種非常特別的處理LLM上下文的方案:通過把上下文內容處理為摘要節點樹,讓模型自行讀取。這樣就能非常顯著地提升模型的上下文能力。到底什么才是LLM長上下文模型的終極解決方案?最近由普林斯頓大學和Meta AI的研究者提出了一種解決方案,將LLM視為一個交互式智能體,讓它決定如何通過迭代提示來讀取文本。論文地址:https://arx…

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        作者微信:AI_era

        作者簡介:智能+中國主平臺,致力于推動中國從互聯網+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發展,關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響,領航中國新智能時代。

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