Meta普林斯頓提出LLM上下文終極解決方案！讓模型化身自主智能體，自行讀取上下文節(jié)點樹

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原標題：Meta普林斯頓提出LLM上下文終極解決方案！讓模型化身自主智能體，自行讀取上下文節(jié)點樹

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文章來源：新智元

內(nèi)容字數(shù)：9800字

內(nèi)容摘要：新智元報道編輯：潤【新智元導讀】LeCun轉(zhuǎn)發(fā)了Meta團隊提出的一種非常特別的處理LLM上下文的方案：通過把上下文內(nèi)容處理為摘要節(jié)點樹，讓模型自行讀取。這樣就能非常顯著地提升模型的上下文能力。到底什么才是LLM長上下文模型的終極解決方案？最近由普林斯頓大學和Meta AI的研究者提出了一種解決方案，將LLM視為一個交互式智能體，讓它決定如何通過迭代提示來讀取文本。論文地址：https://arx…

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作者簡介：智能+中國主平臺，致力于推動中國從互聯(lián)網(wǎng)+邁向智能+新紀元。重點關(guān)注人工智能、機器人等前沿領(lǐng)域發(fā)展，關(guān)注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響，領(lǐng)航中國新智能時代。