是对多头注意力（MHA）和多查询注意力（MQA）的折中优化方案。其核心思想是将查询头（Query Heads）划分为多个组（Group），每组内的查询头共享一组键（Key）和值（Value），从而在保留多头并行性的同时减少参数量和计算复杂度。多头注意力（Multi-Head Attention, MHA）是Transformer模型的核心机制，通过并行计算多个注意力头，使模型能够同时关注输入序列中

大赛提供的所有数据均通过公开大语言模型与多模态模型抽取embedding进行脱敏处理，在保障数据安全与广告主隐私的前提下，让选手直面真实业务挑战，在兼具学术探索价值与商业落地潜力的试炼场比拼竞技。但支撑这一切技术突破与业务前行的，从来不是技术本身，而是在场的每一位技术从业者。为多模态推荐领域的学术研究与技术创新提供宝贵实践样本，助力行业技术迭代发展，同时，推动构建AI技术领域开放共赢的生态环境。，

AutoGen 和 CAMEL 更多地依赖于定义智能体的“角色”和“目标”，让复杂的协作行为从简单的对话规则中“涌现”出来，这种方式更贴近人类的交互模式，但有时难以预测和调试。该框架以其消息驱动的架构为核心，将复杂的游戏流程优雅地映射为一系列并发、异步的消息传递事件，从而避免了传统状态机的僵硬与复杂。它将所有智能体共有的、重复性的工作（如主循环、状态管理、工具调用、日志记录等）进行抽象和封装，让我

简单来说就是通过对每个问题给出最优的能够解决该问题的Token预算来实现思维链压缩，问题来了，怎么得到这个token-budget预算呢，论文给出的方法是使用二分，比如我们一开始的思维链长度是1024，那提示词就是思考不超过512个token，如果能解决，就继续往下，256，128，时间复杂度是O(logn)，完全能接受，然后得到了最好的token预算，则加入到提示词中进行第一阶段的思维链压缩。如

第三步：开展人工终审，通过随机抽查的方式，对经过前两级处理的数据进行最终审核，确保数据的完整性和可靠性。这是本系列的第一篇，中间还有很多需要完善的地方，我们非常期待各位小伙伴的宝贵建议和指正，让我们共同进步，一起在AI学习的道路上探索更多乐趣！此处数据集构建的时候也需要考虑到所构建的模型是哪家的~比如，通义千问系列的模型更适合找通义千文帮忙构建数据集，会更有利于模型微调训练哦~：在一些特定的任务中

这也为什么Dify可以成目前最成功的智能体平台之一，因为模型是都可以接入的，提示词、编排是可以复制的，但是工具插件的有无，是否丰富就直接决定了你的智能体能否做出更好的效果或者意想不到的强大功能。模型决定了智能体的下限，但是扣子资源库给了你智能体的能力的无穷上限，让你能够按照自己的想法，开发想象力和脑洞进行智能体的开发。它将复杂的逻辑抽象为直观的可视化工作流，无论是邮件的接收、AI 的决策，还是工具

通过多个专门的智能体协作完成研究任务，每个智能体负责特定的角色和任务。现代系统通过明确的协调机制和信息共享协议，实现了多智能体协作，显著提升了处理复杂任务的能力。例如，smolagents/open_deep_research框架通过模块化智能体架构和明确的协调机制，实现了有效的多智能体协作。：现代深度研究系统通过明确的推理框架（如链式推理、树状推理和基于图的推理架构）显著提升了推理能力。例如，O

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他不是通过学习“猫有四条腿、毛茸茸、会喵喵叫”这样的规则来认识猫的，而是在看过成千上万张猫的图片后，大脑中的神经网络能辨识出“猫”这个概念的视觉模式。然而，当它工作时，它会生成一系列结构化的中间步骤，如思想、计划或API调用，这些都是明确的、可操作的符号。当前，实现这种自主协作的思路百花齐放，涌现了大量优秀的框架和产品，从早期的 BabyAGI、AutoGPT，到如今更为成熟的 CrewAI、Au

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