Мультиагентный искусственный интеллект: современные тренды и преимущества синергии с LLM

Структура доклада:

Введение в мультиагентные системы (Multi-Agent System, MAS), обзор современных подходов мультиагентного моделирования;
Принципы дизайна MAS: какие задачи агенты должны решать, а какие нет; как агент планировщик декомпозирует задачи; как выглядит процесс переговоров агентов, …;
Разбор на примерах, как работает MAS в задачах Visual QA (ответы по документам с применением RAG) и Arithmetic Reasoning;
Преимущества MAS для различных классов задач; почему мультиагентный подход дает большую надежность в задачах со сложной предметной областью, например, CAD, или анализ научных публикаций.

О докладчиках

Захар Понимаш. Создатель собственного AI Framework, автор алгоритма эффективного обучения трансформеров Fast Experts Tuning и Fractal Answer Synthesis, специалист по обработке сигналов, разработчик ИИ психолога Сабина Ai, участник и победитель 7 ML хакатонов, автор RAG системы FractalGPT QA, принимал участие в разработке библиотеки ExplainitAll. 7+ лет в Ai, более 10 завершенных коммерческих ИИ проектов с LLM и нейросетями.
Виктор Носко. Визионер открытого и прозрачного ИИ, соавтор и разработчик первого в РФ генеративного ИИ чатбота-психолога Сабина Ai, докладчик на 7+ ИИ конференциях, принимал участие в разработке RAG системы FractalGPT QA, участвовал в разработке ExplainitAll — библиотеки интерпретируемого ИИ для нейросетей трансформер. 6+ лет в Ai, более 8 завершенных коммерческих ИИ проектов с LLM.