腾讯的研究团队进行了一项关于agent的可拓展性的研究。他们发现，通过简单的采样投票，大型语言模型（llm）的性能随着实例化agent数量的增加而增强。这项研究首次在各种场景中验证了这一现象的普遍性，并与其他复杂方法进行了对比，探讨了这一现象背后的原因，并提出了进一步发挥scaling效应的方法。
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论文标题：More Agents Is All You Need
论文地址：https://arxiv.org/abs/2402.05120
代码地址：https://github.com/MoreAgentsIsAllYouNeed/More-Agents-Is-All-You-Need
论文详细探讨了多种集成LLM的相关研究，其中包括LLM的自集成、异构LLM的集成，以及多个LLM代理协作框架的研究。通过与提出的方法进行对比，可以看出论文进行了更为全面的研究和分析。
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基于 LLama13B
基于 LLama70B
基于 GPT-3.5-Turbo
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