Författare
Edward Y. Chang
Edward Y. Chang är en uppskattad författare inom Data och IT med totalt 1 bok tillgängliga på Bokkollen.
Bland verken finns Multi-LLM Agent Collaborative Intelligence, som toppar listan över Edward Y. Changs populäraste böcker. Verken spänner över data & it och tilltalar läsare som uppskattar genren.
På Bokkollen gör vi det enkelt att navigera i Edward Y. Changs författarskap. Vår databas uppdateras ständigt med nya släpp och format, så oavsett om du söker efter en lättläst pocket för semestern, en lyxig inbunden presentutgåva eller en digital ljudbok för pendlingen, har vi rätt utgåva för dig.
Jämför snabbt och smidigt priser på alla böcker av Edward Y. Chang hos Sveriges ledande bokhandlare – som Adlibris, Bokus och Akademibokhandeln – och hitta alltid det bästa erbjudandet utan att betala för mycket.
Multi-LLM Agent Collaborative Intelligence
Today's large language models excel at pattern recall yet falter on long-range planning, self-critique, context loss, and the tendency of maximum-likelihood training to reward popularity over quality. MACI offers a promising route to AGI by orchestrating specialized LLM agents through explicit protocols rather than enlarging a single model. Several modules remedy complementary weaknesses: adversarial-collaborative debate surfaces hidden assumptions; critical-reading rubrics filter incoherent arguments; information-theoretic signals steer dialogue quantitatively; transactional memory enables reliable long-horizon execution; and a dual-agent ethical court adjudicates outputs. Crucially, MACI also modulates linguistic behavior, tuning each agent's contentiousness and emotional tone, so the collective explores ideas from contrasting, affect-aware perspectives before converging.Fourteen aphorisms distill the framework's philosophy, includingIntelligence emerges from regulated collaboration, not isolated brillianceExploration must remain in tension with exploitation.Across healthcare diagnosis, investment support, scheduling, supply-chain management, and news-bias mitigation, MACI ensembles deliver significant improvements in reasoning depth, planning horizon, and reliability compared with similar-sized single models. By uniting structured debate, information-theoretic coordination, persistent memory, affect-aware discourse, and deliberative ethics, MACI demonstrates that rigorously validated multi-agent collaboration provides a practical, interpretable path toward robust general intelligence.
Hela bibliografin
Utforska alla Edward Y. Changs publicerade verk sorterade efter popularitet.
Upptäck liknande författare
Om du gillar Edward Y. Chang kommer du förmodligen att uppskatta även dessa författare inom data & it.