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MassGen的迭代优化机制显著提升复杂任务的解决质量

2025-08-20

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MassGen采用的多轮迭代优化算法是其区别于普通AI系统的关键特征。系统将复杂任务分解为多个可并行处理的子模块，允许智能体通过反复验证和改进来渐进式提升解决方案的质量。

在工作流程上，系统设置了明确的迭代控制参数：智能体先基于初始理解生成任务草案，随后系统激活评审机制，各智能体交叉验证工作成果并标注潜在问题。例如在处理”用简单语言解释相对论”这类知识普及任务时，首轮输出可能包含专业术语，系统会标记这些不符合用户需求的内容，触发重新表述。配置文件中max_duration参数可控制迭代总时长，典型设置为120秒。

性能测试表明，经过2-3轮迭代的任务解决方案，其准确性比单次输出平均提升37%。这种机制特别适合内容创作、教育辅导等对结果质量要求较高的场景，系统会自动保留每次迭代的中间结果，方便用户追溯优化轨迹。

本答案来源于文章《MassGen：多智能体协同任务处理系统》

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