MAS-GPT通过将多智能体系统的构建过程"学习化"自适应能力：不再需要人工设计智能体结构，模型自动适配问题类型效率革命：一次推理生成完整MAS，推理成本降低87.5%泛化突破：在域外任务上性能保持率达92%，远超专用模型。

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担心调用云模型太贵？它能直接对接Ollama跑本地大模型，用gemma2:2b这种轻量模型也能玩起来。实测用7B参数模型处理5000字文档，三分钟就能出结果。要是想对接公司内部模型，官方还提供了插件模板，按步骤打包成Python库，就能像搭积木一样集成进LangExtract生态。目前社区已经有开发者贡献了 Claude、通义千问等模型的适配插件。

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你是不是是不是也遇到经历过这种崩溃时刻：让大模型写份报告，结果引用了不存在的研究；用RAG做知识库问答，答案驴唇不对马嘴；辛辛苦苦标注的数据，训练出的模型却频频"幻觉"……现在，这些头疼问题有了新解法——正式开源！这款被业内称为"AI数据质检官"的工具，直接把RAG幻觉检测精度干到94.6%，还能一键搞定50+项数据质量评估指标。

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表层结构知识：通过上下文学习快速习得的推理步骤格式，表现为对特定连接词和句式的模仿深层逻辑知识：从预训练数据中习得的领域规则和推理模式，决定了推理的正确性散点图直观展示了推理动词数量与准确率的强相关性：在三个不同规模的模型（LLaMA3-8B、Gemma2-9B、Gemma2-27B）上，推理动词数量与准确率均呈现正相关，证实深层逻辑知识对推理性能的关键作用。

表层结构知识：通过上下文学习快速习得的推理步骤格式，表现为对特定连接词和句式的模仿深层逻辑知识：从预训练数据中习得的领域规则和推理模式，决定了推理的正确性散点图直观展示了推理动词数量与准确率的强相关性：在三个不同规模的模型（LLaMA3-8B、Gemma2-9B、Gemma2-27B）上，推理动词数量与准确率均呈现正相关，证实深层逻辑知识对推理性能的关键作用。

检索增强生成（RAG）通过引入外部数据来缓解大模型的“幻觉”问题，其中知识图谱（KG）为问答系统提供了关键信息。

检索增强生成（RAG）通过引入外部数据来缓解大模型的“幻觉”问题，其中知识图谱（KG）为问答系统提供了关键信息。