25年自动驾驶选择多智能体协作+LLM这个方向靠谱么？
今年6月清华、上海AI lab、西工大、浙大和中国电讯的论文将大语言模型 (LLM) 的推理能力应用于具身任务，实现具身多智体协作的高效LLM落地。现在入局自动驾驶正当时！
LLM-Agents可以说是为自动驾驶研究工作开辟了新道路，LLM Multi-Agent结合自动驾驶将成为2025年研究热点！因此研梦非凡于10月11日晚（周五），邀请了从事多模态大模型研究的王导师，为大家独家详解《LLM-Multi Agent推理能力提升新策略》（AI前沿直播课NO.73），主要讲解ICML高被引论文以及ACL'24的前沿研究，两篇论文。
从LLMs面临的挑战，到多智能体辩论的方法与改进，重点讲解多智能体辩论过程，并具体演示代码，一节课速通多智能体辩论方法，找到结合创新点。（文末查看5位导师现有课题）
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直播课课程大纲
《Improving Factuality and Reasoning in Language Models through Multiagent Debate》
一、研究背景
关注的问题 LLMs面临的挑战 多智能体辩论的方法
主要贡献
多智能体debate的方法 关于事实准确性的 benchmark 评估debate过程的生成表现
二、方法
多智能体辩论（Debate） 辩论过程（如图） 例子：一个数学问题的解决过程
思考
提高了多少推理能力？ 提高了多少事实有效性？ 什么设计可以让debate提高语言生成的表现？
三、实验分析
在六个推理、事实性和问答任务中评估了辩论方法的表现。 分析了辩论中代理人数量的影响、辩论回合数、辩论长度、初始化提示的不同方式以及使用不同语言模型的效果。 实验结果表明，辩论方法在提高推理和事实准确性方面优于单一模型基线。
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四、ACL‘24相关工作
《Rethinking the Bounds of LLM Reasoning: Are Multi-Agent Discussions the Key?》
研究背景
现有研究表明，多智能体讨论可以改善LLM的推理能力。本文重新评估了这一观点，通过系统实验提出了一种新的群体讨论框架。
方法
CMD框架 小组讨论阶段 投票阶段 最终决策阶段
实验分析
五、总结和展望
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ps：研梦非凡开设的前沿论文系列直播，旨在帮助大家提升读论文技能，快速抓住重点，掌握有效方法，进而找到创新点，轻松完成论文工作。（下滑查看导师现有课题）
研梦非凡科研论文指导服务
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研梦非凡导师团队
研梦非凡的导师来自海外QStop50、国内华五、C9、985高校的教授/博士导师/博士后，世界500强公司算法工程师，以及国内外知名人工智能实验室研究员。这是一支实力强大的高学历导师团队，在计算机科学、机器学习、深度学习等领域，积累了丰富的科研经历，研究成果也发表在国际各大顶级会议和期刊上，在指导学员的过程中，全程秉持初心，坚持手把手个性化带教。包括但不限于以下导师～～
我们为自动驾驶方向的同学整理了导师们现有课题及目标会议/期刊区位：
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