Optima
简介：Optima是一款由清华大学研发的框架，旨在通过迭代生成、排名、选择和训练过程，优化基于大型语言模型的多智能体系统。它不仅提高了通信效率和任务完成质量，还支持大规模复杂任务处理，同时集成了强化学习与蒙特卡洛树搜索技术以生成优质训练数据。Optima适用于信息不对称问答、复杂推理任务、软件开发等多个领域，具有高扩展性和低计算成本的特点。
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Optima是由清华大学开发的一种专门用于优化基于大型语言模型（LLM）的多智能体系统（MAS）的框架。该框架采用迭代式的生成、排名、选择和训练模式，显著提升了通信效率和任务执行效果。Optima在任务性能、令牌效率以及通信可读性之间找到了良好的平衡点，同时结合了多种强化学习算法，并引入蒙特卡洛树搜索技术来生成高质量的训练数据。实验结果表明，Optima在多智能体任务中的表现优于传统的单智能体系统及常规MAS，其性能提升幅度最高可达2.8倍，同时大幅降低了令牌消耗，为未来推理计算的高效运行提供了新思路。
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