进一步打破独立事件的一种可能优化方向——构建 LLM 动态知识库或专家

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在过去，我们将每次的解决尝试（即“轨迹”）视为独立事件，忽视了不同解决方案路径之间的内在联系，导致思维固化，难以跳出局部最优解。
SE-Agent则引入了“进化”的视角，将每一次解决问题的完整路径（轨迹）视为一个“物种”，通过三大核心操作，让这些“物种”在一个“生态系统”中迭代进化，优胜劣汰。
从而打破了同一任务内不同解决尝试（即“轨迹”）的独立事件。

或许还可以进一步打破独立事件，不仅仅是打破同一任务内不同解决尝试（即“轨迹”）的独立事件，更是打破同一领域不同任务的独立事件，甚至于打破不同领域不同任务的独立事件。

不仅仅识别并提取不同轨迹中的高效片段，然后将其进行重新组合。不仅仅将成功轨迹中的关键策略和洞见，系统性地“嫁接”到其他表现较差的轨迹上。
更是通过构建 LLM 动态知识库或专家，将这些高效片段随时添加进 LLM 动态知识库或专家，将成功轨迹中的关键策略和洞见随时添加进 LLM 动态知识库或专家。
从而实现同一领域不同任务的独立事件打破。

然后再对 LLM 动态知识库或专家进行有效的简化、抽象概括等，从而实现不同领域不同任务的独立事件打破。

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LLM 动态知识库或专家的有效构建及优化模式——多个相同 LLM 协同训练 #634

对于构建动态知识库或专家，如何有效的进行信息提取，以及简化、抽象概括、迁移运用等优化，是其中的一个关键问题。

或许我们可以通过，多个相同的 LLM 进行协同训练，由多个相同的 LLM 组成团队，共同学习和验证知识，来实现动态知识库或专家的有效构建以及优化。

对于每一个需要学习的事件 A，首先使用第一个 LLM（LLM #1）进行从错误到正确的完整训练过程。
LLM #1 在完成学习后，对自身的训练过程进行回顾总结，从而形成针对事件 A 的初步动态知识库或专家归纳。这个归纳代表了 LLM #1 基于自身学习经验对事件 A 的理解和总结。

然后，引入第二个与 LLM #1 完全相同，但尚未接触过事件 A 的 LLM（LLM #2）。
LLM #2 将在接收到 LLM #1 针对事件 A 的初步归纳的前提下，尝试解决事件 A。

如果 LLM #2 能够仅凭 LLM #1 的归纳，就一次性成功完成了事件 A，那么可以认为 LLM #1 的初步归纳是有效的。
反之，如果 LLM #2 无法一次性成功完成事件 A，则表明 LLM #1 的归纳可能存在不足或偏差。
此时，将LLM #2 的失败过程反馈给 LLM #1，使 LLM #1 重新审视其学习过程并重新进行更精确的归纳。

最后，将这个过程继续迭代进行，引入第三个与 LLM #1 、LLM #2 完全相同，但尚未接触过事件 A 的 LLM（LLM #3）来验证 LLM #1 的重新归纳，以此类推，直到能够仅凭 LLM #1 的归纳，一次性成功完成了事件 A。

通过这种多个相同 LLM 相互验证和反馈的方式，来提高知识库或专家系统的准确性和可靠性。

进一步针对动态知识库或专家有效的进行简化、抽象概括、迁移运用也是同理。

需要注意的是：
针对事件的总结归纳以及后续的简化、抽象概括、迁移运用，最好都是由从错误到正确的完整训练的 LLM #1 自己进行，而不是重新由一个全新的LLM进行，这样的效果有可能会更好。
后续的 LLM #2 、LLM #3 、LLM #4 ... 都是与 LLM #1 完全相同但尚未接触过事件 A 的 LLM。