🔵 عنوان مقاله
How Anthropic Built a Multi-Agent Research System (16 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
**
Anthropic یک سیستم پژوهشی چندعاملی ساخته که در پرسشهای پیچیده بیش از ۹۰٪ بهتر از روشهای تکعامل عمل میکند. این برتری از اکتشاف پویا، پرامپتهای دقیق و نقشمحور، و لایههای ارزیابیِ سختگیرانه بهدست میآید. در معماری سیستم، یک عامل راهبر چند زیرعاملِ موازی را هدایت میکند و یک راستیسنجِ ارجاعات، ادعاها را با منابع تطبیق میدهد تا خطاها و ادعاهای بیپشتوانه کاهش یابد. در مقابل، بهخاطر اجزای متعدد و مراحل تکراریِ راستیآزمایی، مصرف توکن و هزینهها حدود ۱۵ برابر میشود و پیچیدگی تولیدی و تأخیر نیز بالا میرود؛ بنابراین این رویکرد برای کارهای پژوهشی حساس و دشوار که دقت و قابلیت استناد مهمتر از سرعت و هزینه است مناسبتر است.
#MultiAgentSystems #Anthropic #AIResearch #LLM #PromptEngineering #Evaluation #Scalability #TokenCosts
🟣لینک مقاله:
https://blog.bytebytego.com/p/how-anthropic-built-a-multi-agent?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
How Anthropic Built a Multi-Agent Research System (16 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
**
Anthropic یک سیستم پژوهشی چندعاملی ساخته که در پرسشهای پیچیده بیش از ۹۰٪ بهتر از روشهای تکعامل عمل میکند. این برتری از اکتشاف پویا، پرامپتهای دقیق و نقشمحور، و لایههای ارزیابیِ سختگیرانه بهدست میآید. در معماری سیستم، یک عامل راهبر چند زیرعاملِ موازی را هدایت میکند و یک راستیسنجِ ارجاعات، ادعاها را با منابع تطبیق میدهد تا خطاها و ادعاهای بیپشتوانه کاهش یابد. در مقابل، بهخاطر اجزای متعدد و مراحل تکراریِ راستیآزمایی، مصرف توکن و هزینهها حدود ۱۵ برابر میشود و پیچیدگی تولیدی و تأخیر نیز بالا میرود؛ بنابراین این رویکرد برای کارهای پژوهشی حساس و دشوار که دقت و قابلیت استناد مهمتر از سرعت و هزینه است مناسبتر است.
#MultiAgentSystems #Anthropic #AIResearch #LLM #PromptEngineering #Evaluation #Scalability #TokenCosts
🟣لینک مقاله:
https://blog.bytebytego.com/p/how-anthropic-built-a-multi-agent?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Bytebytego
How Anthropic Built a Multi-Agent Research System
In this article, we will understand the architecture of the multi-agent research system that Anthropic built.
🔵 عنوان مقاله
TOON (GitHub Repo)
🟢 خلاصه مقاله:
TOON یک جایگزین فشرده و خوانا برای JSON است که با حفظ همان دادهها، از قالب جدولی و تورفتگی استفاده میکند تا LLMها آن را راحتتر و دقیقتر پردازش کنند. این روش در آرایههای یکنواخت از اشیاء با تعریف یک بار کلیدها و نمایش ردیفهای مقدار، معمولاً ۳۰ تا ۶۰ درصد توکن کمتری نسبت به JSON مصرف میکند و خطاهای پرانتز/نقلقول را کاهش میدهد. TOON برای خروجیهای ساختیافته، تبادل داده در زنجیره ابزارهای هوش مصنوعی و مجموعهدادههای تکراری مناسب است و بدون از دستدادن معنا، بهطور قابل اعتماد به JSON رفتوبرگشت میشود.
#TOON #JSON #LLM #DataFormat #TokenEfficiency #PromptEngineering #Parsing #OpenSource
🟣لینک مقاله:
https://github.com/toon-format/toon?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
TOON (GitHub Repo)
🟢 خلاصه مقاله:
TOON یک جایگزین فشرده و خوانا برای JSON است که با حفظ همان دادهها، از قالب جدولی و تورفتگی استفاده میکند تا LLMها آن را راحتتر و دقیقتر پردازش کنند. این روش در آرایههای یکنواخت از اشیاء با تعریف یک بار کلیدها و نمایش ردیفهای مقدار، معمولاً ۳۰ تا ۶۰ درصد توکن کمتری نسبت به JSON مصرف میکند و خطاهای پرانتز/نقلقول را کاهش میدهد. TOON برای خروجیهای ساختیافته، تبادل داده در زنجیره ابزارهای هوش مصنوعی و مجموعهدادههای تکراری مناسب است و بدون از دستدادن معنا، بهطور قابل اعتماد به JSON رفتوبرگشت میشود.
#TOON #JSON #LLM #DataFormat #TokenEfficiency #PromptEngineering #Parsing #OpenSource
🟣لینک مقاله:
https://github.com/toon-format/toon?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
GitHub
GitHub - toon-format/toon: 🎒 Token-Oriented Object Notation (TOON) – Compact, human-readable, schema-aware JSON for LLM prompts.…
🎒 Token-Oriented Object Notation (TOON) – Compact, human-readable, schema-aware JSON for LLM prompts. Spec, benchmarks, TypeScript SDK. - toon-format/toon