通过多智能体强化学习实现大语言模型的元思维：一项调查

本论文针对当前大语言模型（LLMs）的局限性，如幻觉现象和自我评估机制缺失，探讨了通过多智能体强化学习（MARL）提升其元思维能力的新方法。文章提出利用多智能体架构模仿人类的内省行为，以增强LLMs的可靠性和适应性，并提供了一种构建自省、适应性强和可信赖的LLMs的全面路线图，具有重要的潜在影响。

本文探讨利用多智能体强化学习提升大语言模型的元思维能力，解决幻觉现象和自我评估机制缺失的问题，提出增强其可靠性和适应性的方案。

元思维 可靠性 多智能体 大语言模型 强化学习
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。
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