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厦大团队提出多智能体拓扑生成框架FlowMAS
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AI 综述
2026年10月，厦门大学团队在NeurIPS 2026提出多智能体拓扑生成框架FlowMAS。该框架利用GFlowNet结合好奇心与信息论模块，实现了大模型协作架构的自动化生成。在基于GPT-4o-mini、Llama-3.1-8B等底座的6项公开基准测试中，FlowMAS的综合得分比现有自动化方法平均高出6.12分。同时，在HumanEval任务中，其推理token消耗不足现有方法AFlow的十五分之一，在保证协作多样性的同时显著提升了计算效率。
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最新进展10月17日 12:40
厦大团队提出FlowMAS框架，可自动化生成大模型协作架构并大幅降低Token消耗。报道时间线
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10月17日
- AITNT · AI头条NeurIPS 2026 | FlowMAS：让 AI 团队自主学会「排兵布阵」
厦门大学团队提出多智能体拓扑生成框架 FlowMAS，利用 GFlowNet 结合好奇心与信息论模块，实现了大模型协作架构的自动化生成。在 GPT-4o-mini、Llama-3.1-8B 等底座的 6 项公开基准中，其综合得分比现有自动化方法平均高出 6.12 分。在 HumanEval 任务中，其推理 token 消耗不足 AFlow 的十五分之一，显著提升了协作多样性与计算效率。
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