不同于传统模型作为单一的“黑盒”系统进行端到端生成，缺乏迭代验证和跨检查机制，MARCH是一种共识驱动的多智能体框架，它明确模拟了放射科读片会中住院医师-专科医师-主治医师的层级协作结构。研究团队提出MARCH（多代理放射学临床层次结构），一个多代理框架，模拟放射科部门的职业层次，并为不同的代理分配专业角色，包括居民代理进行初步起草、多位专家代理进行检索增强修订和主治代理进行基于立场共识的迭代讨论

大模型(LLM)是一种人工智能模型，旨在理解和生成人类语言。它们在大量的文本数据上进行训练，可以执行广泛的任务，包括文本总结、翻译、情感分析等等。LLM的特点是规模庞大，包含数十亿的参数，帮助它们学习语言数据中的复杂模式。这些模型通常基于深度学习架构，如转化器，这有助于它们在各种NLP任务上取得令人印象深刻的表现。

被国际顶级数据挖掘会议 WebConf 2022 （CCF-A）接收的论文Designing the Topology of Graph Neural Networks: A Novel Feature Fusion Perspective从特征融合的视角设计了图神经网络的拓扑结构，因此，AMiner及时为大家整理了图神经网络在推荐系统上的应用论文合集，供参考学习。先来了解一下：随着网络信息的爆炸

AMiner平台（https://www.aminer.cn）由清华大学计算机系研发，拥有我国完全自主知识产权。平台包含了超过2.3亿学术论文/专利和1.36亿学者的科技图谱，提供学者评价、专家发现、智能指派、学术地图等科技情报专业化服务。系统2006年上线，吸引了全球220个国家/地区1000多万独立IP访问，数据下载量230万次，年度访问量超过1100万，成为学术搜索和社会网络挖掘研究的重要数

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ChatPaper综述（大模型驱动）：本文提出了一种多协同干预学习方法,通过建立局部时间顺序决策处理结构,从马尔可夫游戏(MG)框架中提取了斯塔克勒布格平衡(SE)的理论,并提出了一个基于所有agent共享的N级政策模型。ChatPaper综述（大模型驱动）：本文提出了一种分组 MARL方法,名为GPLight,该方法首先比较agent环境和动态聚类之间的相似性,然后提出了两个损失函数来维持可学习