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MAPoRL: Post-Training of Collaborative Large Language Models Based on Reinforcement Learning for Multi-Agent Cooperation
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新的后训练范式MAPoRL，通过多智能体协同训练提升大语言模型的合作性能，实验证明其在多个基准测试中表现优异，具备良好的领域泛化能力。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的后训练范式MAPoRL。
- MAPoRL通过多智能体协同训练提升大语言模型的合作性能。
- 实验证明MAPoRL在多个基准测试中表现优异。
- MAPoRL具备良好的领域泛化能力。
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