Стэнфордский DeLM снижает стоимость мультиагентных задач на 50% без центрального оркестратора

Исследователи Стэнфорда представили фреймворк DeLM, позволяющий языковым моделям координироваться напрямую без центрального управляющего. Система использует общую базу знаний для обмена информацией, что устраняет узкие места традиционных архитектур. Это позволяет сократить затраты на инференс и задержки на 50% при решении сложных задач.