We present the first LLM-powered multi-agent system for autonomous fault management across millions of optical links in production AIDCs. Refined via SFT and continuous memory evolution, it achieves 97.7% F1 and over 60% fault-incident reduction, outperforming SOTA LLMs on a ten-week field data evaluation.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

综述 | Always-On Agents:LLM智能体持久状态与治理
专知会员服务
22+阅读 · 6月30日
基于LLM的多轮对话系统的最新进展综述
专知会员服务
58+阅读 · 2024年3月7日
多智能体强化学习(MARL)近年研究概览
PaperWeekly
38+阅读 · 2020年3月15日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
论文 | 基于RNN的在线多目标跟踪
七月在线实验室
31+阅读 · 2017年12月27日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
机器的崛起:美海军陆战队组建机器人营思考
专知会员服务
7+阅读 · 9月8日
无面之战:人工智能如何重绘权力版图
专知会员服务
4+阅读 · 9月8日
《最强大的军事网状网络》
专知会员服务
9+阅读 · 9月7日
《预测陆军征兵任务分配》110页
专知会员服务
7+阅读 · 9月7日
相关基金
Top
微信扫码咨询专知VIP会员