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张小明 2025/12/30 4:58:52
国外免费可以做网站的服务器,合肥市中小企业局网站,龙华住房和建设局网站官网,团员建设网站简介 Google最新研究首次将大模型Agent系统扩展问题转化为可量化科学问题。通过预算感知工具使用方法和BATS框架#xff0c;研究发现多Agent系统的三条铁律#xff1a;工具超8个时开销指数级增长、单Agent能力超45%后收益为负、错误会被不同架构放大4-17倍。研究…简介Google最新研究首次将大模型Agent系统扩展问题转化为可量化科学问题。通过预算感知工具使用方法和BATS框架研究发现多Agent系统的三条铁律工具超8个时开销指数级增长、单Agent能力超45%后收益为负、错误会被不同架构放大4-17倍。研究还构建了定量预测模型可根据任务特征预测最优Agent架构使Agent系统从经验驱动转向科学预测。2025 年LLM 社区出现两条明显的主线Test-Time Scaling不靠堆参数而是靠“多想一想”“多试几次”把性能做上去。Agent 化给模型工具让它在环境里“滚雪球”式地迭代推理。但一个尴尬的现实是——“更多 agent 就一定更好吗”没人能定量回答。Google 近期发出两篇工作第一次把 agent scaling 拆成了可预测、可度量的科学问题论文核心命题关键词Budget-Aware Tool-Use Enables Effective Agent Scaling在“工具调用预算”约束下如何让 agent 花得少、做得对预算感知、工具效率Towards a Science of Scaling Agent Systems给定任务能否提前算出最优 agent 数量与协调结构协调拓扑、任务可分解性预算感知的Tool-UseBudget Tracker 插件示意图 1Budget Tracker 作为轻量级插件可同时服务于标准 ReAct上与高级框架 BATS下2.1 核心痛点简单“加预算”≠ 提升性能agent 缺预算感知很快撞上天花板。工具调用 ≠ token搜索、浏览、API 都有经济成本需要统一度量。2.2 解法一Budget Tracker即插即用每轮把“剩余/已用”预算写进 prompt零额外训练。根据预算高低自动切换“广撒网”↔“精准打击”策略。效果BrowseCompGemini-2.5-Pro预算 10 → 100继续 scaling无 Tracker 的基线在 100 就饱和。相同精度下成本 ↓ 31%搜索 ↓ 40%浏览 ↓ 21%。2.3 解法二BATS 框架Budget-Aware Test-time Scaling模块预算感知做法规划把“剩余工具次数”写进 checklist动态决定“深挖”还是“换路”。自检提出答案后用剩余预算做反向验证不通过则总结失败原因压缩进记忆再开新路径。结果在 3 个信息检索 benchmark 上BATS 一致优于并行/串行 scaling且实际花费更低见图 7。图 7左图工具数-性能曲线右图统一成本-性能曲线03 Scaling科学多 agent 的“盈亏平衡点”图 1跨模型家族的 Intelligence Index 与平均性能3.1 实验规模 180 种配置“大横评”基于客观复杂度指标的智能体方法架构对比。维度取值任务4 个真实 agentic benchmark金融、网页、Minecraft 规划、办公流模型3 大家族 × 3 个尺寸 9 款 LLM架构SAS 4 类 MASIndependent / Centralized / Decentralized / Hybrid总配置180 组全部匹配 token 预算排除实现差异3.2 三条“铁律”被发现表4 将性能与智能水平、任务属性以及实测协调指标相关联的完整scaling原理系数表铁律数据说话业务启示工具-协调权衡β -0.267p0.001工具 8 个时MAS 开销指数级放大慎用能力饱和点单 agent 45% 后再加人收益为负先把单兵做强再考虑团队协作错误放大Independent 架构把错误放大17.2×Centralized 压到4.4×无校验的“裸并行” 自爆表 5不同架构的协调指标3.3 定量预测模型论文用 20 个可观测特征工具数、单 agent 基线、效率、冗余、错误放大…拟出混合效应模型交叉验证 R² 0.524MAE 0.08987% 的 held-out 配置被成功预测最优架构在线计算器思路 输入任务复杂度 T、单 agent 基线 PSA、模型 Intelligence Index → 输出期望性能最高的架构。整套计算器的完整表达式Agent scaling 进入“可预测时代”两篇论文一口气把“花钱”和加人”两大 scaling 维度做成了可度量、可预测的科学问题不再靠拍脑袋决定要不要上多 agent不再盲目给 agent 无限工具预算不再把“多 agent”当万能药。2025 年做 agent 系统终于有数学公式兜底了——有点东西。https://arxiv.org/pdf/2511.17006Budget-Aware Tool-Use Enables Effective Agent Scalinghttps://arxiv.org/pdf/2512.08296Towards a Science of Scaling Agent Systems​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​
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