2024AiCon：多环境下的LLM Agent应用与增强

2024AiCon：多环境下的LLM-Agent应用与增强.pptx

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本次演讲探讨了多环境下大型语言模型（LLM）智能体的应用与优化，聚焦三大方向：多模态具身智能体通过视觉字幕恢复（VCR）任务强化图像-文本对齐能力；推理密集型智能体结合“三思”机制与剧本杀评测任务，提升复杂推理准确性并减少幻觉；科学领域智能体借助专业数据微调（如HoneyBee）、动态工具集成（如Data Interpreter）及经验池优化，解决材料科学等领域的复杂任务。研究强调多模态感知、层次化任务规划与工具动态演化对突破现有LLM Agent瓶颈的关键作用。