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MAP: Evaluation and Multi-Agent Enhancement of Large Language Models for Inpatient Pathways
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Improving Complex Reasoning with Dynamic Prompt Corruption: A soft prompt Optimization Approach
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Can Language Models Follow Multiple Turns of Entangled Instructions?
要約 大規模な言語モデル（LLMS）の指導能力を改善する上での重要な成果にもかか … 続きを読む
Causal Graphs Meet Thoughts: Enhancing Complex Reasoning in Graph-Augmented LLMs
要約 特に医学や法律などのハイステークスドメインでは、知識集約型のタスクでは、関 … 続きを読む
Robust Decision-Making Via Free Energy Minimization
要約 画期的なパフォーマンスにもかかわらず、最先端の自律エージェントは、トレーニ … 続きを読む
GraphRouter: A Graph-based Router for LLM Selections
要約 急速に成長している大規模な言語モデル（LLMS）は、特にパフォーマンスと計 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI
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Knowledge-Aware Iterative Retrieval for Multi-Agent Systems
要約 動的に進化する知識を活用することにより、クエリを繰り返し洗練し、コンテキス … 続きを読む
Goal2Story: A Multi-Agent Fleet based on Privately Enabled sLLMs for Impacting Mapping on Requirements Elicitation
要約 要件が急速に繰り返されると漂うにつれて、アジャイル開発が支配的なパラダイム … 続きを読む
LLM-Match: An Open-Sourced Patient Matching Model Based on Large Language Models and Retrieval-Augmented Generation
要約 患者のマッチングとは、医療記録を試験の適格性基準と正確に特定して一致させる … 続きを読む