Mixture-of-Agents系统，竟然如此简单！

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嘿，大家好！这里是一个专注于AI智能体的频道！ 首先，让我们来聊聊LLM。这些模型通过在海量数据集上预训练，已经展现出了惊人的能力，无论是理解还是生成自然语言，它们都能做得很好。但问题来了，这些模型的规模和训练成本都很高，这让它们在实际应用中有点不切实际。 这时候，MoA登场了！MoA通过利用多个LLM的集体优势，提供了一个创新的解决方案。想象一下，如果每个智能体都能贡献自己的一份力量，那么最终的输出结果将会多么强大！ MoA的结构就像是一个分层的建筑，每一层都有多个LLM智能体。每个智能体都会处理上一层的输出，然后生成更精细的响应。这个过程会一直迭代，直到产生一个最终的、强大的输出。 这种结构的好处在于，LLM之间有一种天然的协作性。研究表明，当LLM能够参考其他模型的输出时，它们会产生更高质量 ………………………………