Meta开源用于数学等复杂推理AI Agent—HUSKY

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Meta开源用于数学等复杂推理AI Agent—HUSKY

 

重点标签 AIGC、HUSKY、AI Agent、迭代推理、数学推理

文章摘要

Meta、华盛顿大学和阿伦AI实验室的研究人员联合开发了一款名为HUSKY的AI Agent，专注于数学、表格等复杂推理任务。HUSKY通过统一行动空间和迭代推理方法，提高了AI的泛化能力和解决超复杂任务的效率。HUSKY的行动生成器利用”few-shot prompting”技术，快速学习并适应新任务。执行阶段则通过专家模型，如代码生成器、数学推理器等，完成具体任务。HUSKY的行动生成与执行是一个不断迭代、反馈的闭环，直至找到最终答案。

研究人员对HUSKY进行了综合测试，包括数值推理、表格推理、知识基础推理和混合工具推理任务。HUSKY在数值推理任务中表现出色，成功处理了从基础数学问题到高难度竞赛题，涉及多个数据集。在表格推理任务中，HUSKY同样展现了卓越的能力，处理了多个数据集。此外，HUSKY在数据检索和查询方面也表现突出。

HUSKY的开源地址为：https://github.com/agent-husky/Husky-v1，论文地址为：https://arxiv.org/abs/2406.06469。本文素材来源于HUSKY论文，如有侵权请联系删除。

文章来源

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原文作者: AIGC开放社区