multi-agent 模式下的research LLM架构

在MILTAgent模式下，Research LLM (Language Learning Model) 架构呈现为一个多层模型框架，旨在通过深度学习算法和强化学习策略提升模型对自然语言的理解和生成能力。核心内容主要包括一个上下文感知组件，一个知识融合引擎，以及一个决策优化算法。 该架构采用的文件类型主要是文本文档，存储和处理大量的语言数据、训练语料以及生成的文本模式。 该架构通过知识增强和多层次交互策略进行修饰，能够适应不断演化的语言环境，并确保在其应用领域内的高效性能。同时，通过精准的实体识别、词汇链接以及潜在语义分析对信息进行详细区分，提升了LLM的响应精确度和文本相关性。MILTAgent的目标是在减少人力干预的情况下自动优化知识采集和学习过程，确保随着时间的推移，Research LLM的性能得到持续增强。