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Sakana AI 的 TreeQuest 透過多模型協作提升 AI 效能

Sakana AI 的 TreeQuest 透過多模型協作提升 AI 效能

2025-08-24
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日本 AI 實驗室 Sakana AI 發表了一項技術,可讓多個大型語言模型 (LLM) 合作,組成一個高效率的 AI 團隊。此方法命名為 Multi-LLM AB-MCTS,可讓模型進行試誤,利用其獨特優勢來處理任何單一模型無法處理的複雜任務。

對於企業而言,這種方法提供了建立更強大人工智慧系統的方法。企業可以動態地利用各種前沿模型的優勢,為每個任務區段分配最佳的人工智能,以達到最佳結果,而不是依賴於一個提供商或模型。

利用集體智慧

前沿人工智能模型發展迅速,根據其訓練資料和設計,每個模型都有明顯的優點和缺點。一個模型可能在編碼方面大放異彩,另一個則在創意寫作方面大放異彩。Sakana AI 團隊將這些差異視為資產,而非缺點。

"研究人員在部落格中指出:「我們認為這些獨特的能力是建立集體智慧的寶貴工具。他們認為,就像人類團隊透過多樣性實現突破一樣,AI 系統也能透過合作完成更多工作。「透過結合他們的優勢,AI 系統可以解決單一模型無法克服的挑戰」。

增強推理性能

Sakana AI 的演算法是一種「推理時擴展」技術(也稱為「測試時擴展」),在 AI 研究領域正逐漸受到重視。與專注於更大模型和資料集的「訓練時擴展」不同,「推理時擴展」是透過優化訓練後的計算資源來提升效能。

其中一種方法是使用強化學習來鼓勵模型產生詳細的思考連鎖 (CoT) 序列,如 OpenAI o3 和 DeepSeek-R1 等模型。另一種方法是重複取樣,促使模型多次產生不同的解決方案,類似於腦力激盪。Sakana AI 的方法完善了這些概念。

"Sakana AI 研究員兼論文合著者 Takuya Akiba 在接受 VentureBeat 訪問時表示:「我們的框架改進了 Best-of-N 取樣。"它透過強化學習增強了推理技術,例如擴展的 CoT。通過策略性地選擇搜索方法和合適的 LLM,它能在有限的調用範圍內優化性能,在複雜的任務中脫穎而出。"

Adaptive Branching Search 如何發揮功能

這項技術的核心是適應性分支蒙特卡洛樹搜尋 (AB-MCTS) 演算法。它使 LLM 能夠在 「深入搜尋」(完善有潛力的解決方案)和 「廣泛搜尋」(產生新解決方案)之間取得平衡,從而執行智慧型試誤。AB-MCTS 結合了這些策略,讓系統可以在需要時精煉想法或轉向新的想法。

這由 DeepMind 的 AlphaGo 所使用的決策演算法 Monte Carlo Tree Search (MCTS) 所提供。AB-MCTS 採用概率模型來決定每一步是精煉還是重新開始。

不同的測試時間縮放策略 資料來源:Sakana AISakana AI

多 LLM AB-MCTS 更進一步,不僅決定「做什麼」(精進或產生),還決定「使用哪個」LLM。一開始,系統不知道某項任務的最佳模型,因此會混合測試各種 LLM,隨著時間的推移,了解哪些 LLM 表現較佳,並為其分配更多工作。

測試 AI 團隊

多 LLM AB-MCTS 系統在 ARC-AGI-2 基準上進行評估,該基準測試在新問題上類似於人類的視覺推理能力,對於 AI 來說是一項艱鉅的挑戰。

團隊結合了 o4-mini、Gemini 2.5 Pro 和 DeepSeek-R1 等前沿模型。

模型集體解決了 120 個測試問題中超過 30% 的問題,遠遠超過任何單一模型的表現。系統動態地為每個任務指派最佳模型,在存在明確的解決路徑時,快速找出最有效的 LLM。

AB-MCTS vs 個別模型 (來源:Sakana AI)
AB-MCTS vs 個別模型 資料來源:Sakana AISakana AI

值得注意的是,系統解決了之前任何單一模型都無法解決的問題。在一個例子中,來自 o4-mini 的錯誤解決方案經 DeepSeek-R1 與 Gemini-2.5 Pro 改良後,糾正了錯誤並送出了正確的答案。

"研究人員表示:「這顯示 Multi-LLM AB-MCTS 可以結合前沿模型來解決之前無法解決的挑戰,擴大集體 AI 智慧的極限。

AB-MTCS 可以在解決問題的不同階段選擇不同的模型 (來源:Sakana AI)
AB-MTCS 可以在解決問題的不同階段選擇不同的模型 資料來源:Sakana AISakana AI

「每個模型的優勢和幻覺傾向各不相同,」Akiba 指出。「通過搭配幻覺風險較低的模型,我們可以同時實現強大的推理能力和可靠性,解決企業關心的關鍵問題」。

從研究到實際應用

Sakana AI 發布了 Apache 2.0 授權下的開放源碼框架 TreeQuest,讓開發人員和企業能夠實現 Multi-LLM AB-MCTS。其彈性的 API 可支援各種不同任務的客製化評分與邏輯。

"Akiba 表示:「我們仍在探索 AB-MCTS 以應對特定的商業挑戰,但其潛力顯而易見。

除了 ARC-AGI-2 基準之外,AB-MCTS 在複雜編碼和提高機器學習模型準確性等任務上也取得了成功。

「AB-MCTS在迭代試誤任務(如優化軟體性能指標)方面表現優異,」Akiba補充道。「例如,它可以自動降低網路服務的回應延遲」。

這款開放原始碼工具可實現新一代強大、可靠的企業級 AI 應用程式。

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評論 (1)
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JoseJackson
JoseJackson 2026-02-12 16:00:30

Вот это да! Модели ИИ, которые сотрудничают, как настоящая команда? Это напоминает мне о том, как разные эксперты работают вместе над сложным проектом. Интересно, сможет ли этот подход решить проблему узкой специализации ИИ, когда одна модель хороша в одном, но бесполезна в другом. Надеюсь, это не приведёт к тому, что ИИ начнут 'ссориться' между собой из-за разных точек зрения! 🤔

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