顶会ACL‘24录取的940篇论文中，LLM-Multi agent居于高频词榜单，热度不断攀升。LLM-Multi agent无疑是今年的热点词。北大、中科院、微软等多个国内外权威研究团队都瞄准了这个方向。此外，Multi agent无需针对特定任务或场景进行额外的微调，对算力的需求大大降低，为科研人开辟了一条更高效的探索道路。
为了让大家更好的掌握LLM-Multi Agent发现创新点冲击2025顶会，研梦非凡于12月20日晚（周五），邀请了从事多模态大模型研究的王导师，为大家独家详解《LLM-Multi Agent赋能端到端网页操作》（AI前沿直播课NO.88），主要讲解ACL'24的前沿研究。从LLMs的行业热点及顶会热门方向，到多智能体的创新点和相关工作详解，重点讲解多智能体算法框架、实验要点，并具体演示代码，一节课速通多智能体在网页导航中的应用，发现论文idea。
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直播课课程大纲
《WebVoyager: Building an End-to-End Web Agent with Large Multimodal Models》
一、多模态智能体核心根据
行业热点
2025顶会热门方向 大语言模型智能体的应用 多模态大语言模型的迅速发展
二、找创新点
思考研究现状
Web操作自动化的研究意义 目前智能体在Web操作上关注什么？ 目前Benchmark关注什么？
创新点
提出了一个多模态的Web智能体WebVoyager 提出了一个真实Web世界任务，并引入了一个自动评估协议
三、相关工作详解
大模型智能体应用 智能体在Web操作中的应用 多模态大语言模型
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四、算法框架
Browsing Environment Observation Space Action Space
五、实验要点
Benchmark for WebVoyager Data Construction Experimental Details Results and Discussion
六、探索
WebVoyager Python代码实现
导师介绍
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研梦非凡科研论文指导
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