Como o RecursiveMAS acelera a inferência multiagente em 2,4x e reduz o uso de tokens em 75%

Pontos principais

• O RecursiveMAS substitui a comunicação baseada em texto entre agentes por transmissões em espaço latente, eliminando gargalos de latência.
• A arquitetura utiliza um componente chamado RecursiveLink para transmitir estados latentes entre diferentes modelos sem a necessidade de treinar todos os parâmetros.
• Testes demonstram um aumento de 2,4x na velocidade de inferência e uma redução de até 75% no uso de tokens em comparação com métodos baseados em texto.
• O framework melhora a precisão em tarefas complexas como geração de código e raciocínio médico.
• A solução é altamente escalável e eficiente, exigindo menos memória GPU e custos de treinamento significativamente menores que o ajuste fino tradicional.

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