Princeton University（普林斯顿大学）

MEMO: Memory-Augmented Model Context Optimization for Robust Multi-Turn Multi-Agent LLM Games

MEMO: 带记忆的模型上下文优化用于鲁棒的多轮多智能体大语言模型游戏

Yunfei Xie, Kevin Wang, Bobby Cheng, Jianzhu Yao, Zhizhou Sha, Alexander Duffy, Yihan Xi, Hongyuan Mei, Cheston Tan, Chen Wei, Pramod Viswanath, Zhangyang Wang

机构 * Rice University（里士满大学） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； A*STAR ； Good Start Labs ； TTIC 纠错

AI总结 MEMO通过优化推理时的上下文，结合记忆保留和探索，提升了多轮多智能体大语言模型游戏的鲁棒性和性能，显著提高了胜率并降低了运行间方差。

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