HybridAgents zijn ontworpen om de kloof te overbruggen tussen latente redenering (een efficiënt intern medium) en tekstgebaseerde interactie (nodig voor tool-toegang en transparantie).
Kernpunten van de architectuur:
- HybridLink: Maakt naadloze overgangen mogelijk tussen tekst- en latente modi.
- Continu werkgeheugen: Garandeert een verliesvrije context over meerdere beurten.
Training en Optimalisatie: Het systeem maakt gebruik van gespecialiseerde post-training algoritmen: HybridSFT voor de coördinatie tussen de backbone en HybridLink, en HybridRL om te bepalen wanneer de agent in de latente ruimte moet denken of via tekst moet handelen.
Resultaten: Evaluaties over 11 benchmarks (waaronder wiskunde, wetenschap en geneeskunde) tonen een consistente prestatieverbetering van 10,4%. Daarnaast is er sprake van een significante reductie in tokens (tot 54,7%), een versnelling van de inferentie (tot 2,6x) en een kostenbesparing tot 3,7x.
Hybride Redeneringsagenten
Samenvatting
Hoe kunnen we een agent bouwen die verder denkt dan menselijke taal, maar nog steeds via die taal handelt in de externe omgeving? Moderne LLM-agenten redeneren en communiceren nog steeds via tekst, terwijl latente redenering een efficiënt intern medium biedt, maar geen directe toegang tot tools en geen transparantie in de redenering heeft.
We overbruggen deze twee richtingen met Hybride Redeneringsagenten (HybridAgents), die tijdens een uniform generatieproces dynamisch navigeren tussen latente redenering en tekstgebaseerde interactie.
Architectuur en Ontwerp
- HybridLink: Een lichtgewicht component die naadloze overgangen mogelijk maakt tussen tekst- en latente modi.
- Continu werkgeheugen: Dit zorgt ervoor dat de agent een verliesvrije hybride context behoudt over meerdere beurten.
Deze ontwerpen behouden de tool-geïntegreerde agentische capaciteiten, terwijl latente gedachten direct inspecteerbaar worden gemaakt.
Post-training Algoritmen
Voortbouwend op deze architectuur zijn er gespecialiseerde post-training algoritmen ontwikkeld voor hybride redenering:
- HybridSFT: Stabiliseert de tool-geïntegreerde hybride generatie door de backbone te leren coördineren met HybridLink.
- HybridRL: Schaalt de redenering door te leren wanneer er in de latente ruimte gedacht moet worden en wanneer er via tekst gehandeld moet worden.
Evaluatie en Resultaten
HybridAgent is geëvalueerd op drie modelgroottes via 11 benchmarks die de volgende domeinen beslaan:
- Wiskunde
- Wetenschap
- Geneeskunde
- Zoeken
- Agentische redenering
Vergeleken met geavanceerde LLM-agenten en agentische frameworks die zowel tekstgebaseerde als latente methoden omvatten, vertoont HybridAgent de volgende resultaten:
- Prestaties: Een consistente verbetering van 10,4%.
- Efficiëntie: Een reductie in tokens van 35,5% tot 54,7%.
- Snelheid: Een 1,8x tot 2,6x snellere inferentie.
- Kosten: Een kostenbesparing van 2,7x tot 3,7x.
Code en data zijn beschikbaar via de bijbehorende URL.
Auteurs: Jiaru Zou, Yunzhe Qi, Sirui Chen, Federico Bianchi, Shang Zhu, Pan Lu, Jingrui He, James Zou
Hybride Redeneringsagenten
Samenvatting
Hoe kunnen we een agent bouwen die verder denkt dan menselijke taal, maar nog steeds via die taal handelt in de externe omgeving? Moderne LLM-agenten redeneren en communiceren nog steeds via tekst, terwijl latente redenering een efficiënt intern medium biedt, maar geen directe toegang tot tools en geen transparantie in de redenering heeft.
We overbruggen deze twee richtingen met Hybride Redeneringsagenten (HybridAgents), die tijdens een uniform generatieproces dynamisch navigeren tussen latente redenering en tekstgebaseerde interactie.
Architectuur en Ontwerp
- HybridLink: Een lichtgewicht component die naadloze overgangen mogelijk maakt tussen tekst- en latente modi.
- Continu werkgeheugen: Dit zorgt ervoor dat de agent een verliesvrije hybride context behoudt over meerdere beurten.
Deze ontwerpen behouden de tool-geïntegreerde agentische capaciteiten, terwijl latente gedachten direct inspecteerbaar worden gemaakt.
Post-training Algoritmen
Voortbouwend op deze architectuur zijn er gespecialiseerde post-training algoritmen ontwikkeld voor hybride redenering:
- HybridSFT: Stabiliseert de tool-geïntegreerde hybride generatie door de backbone te leren coördineren met HybridLink.
- HybridRL: Schaalt de redenering door te leren wanneer er in de latente ruimte gedacht moet worden en wanneer er via tekst gehandeld moet worden.
Evaluatie en Resultaten
HybridAgent is geëvalueerd op drie modelgroottes via 11 benchmarks die de volgende domeinen beslaan:
- Wiskunde
- Wetenschap
- Geneeskunde
- Zoeken
- Agentische redenering
Vergeleken met geavanceerde LLM-agenten en agentische frameworks die zowel tekstgebaseerde als latente methoden omvatten, vertoont HybridAgent de volgende resultaten:
- Prestaties: Een consistente verbetering van 10,4%.
- Efficiëntie: Een reductie in tokens van 35,5% tot 54,7%.
- Snelheid: Een 1,8x tot 2,6x snellere inferentie.
- Kosten: Een kostenbesparing van 2,7x tot 3,7x.
Code en data zijn beschikbaar via de bijbehorende URL.
Groetjes,