在前面提到的A航空公司和B度假村的例子中，研究人员展示了在不同的出价相对权重（λ）下，线性聚合规则和对数线性聚合规则生成的广告内容。
随着λ值的变化，生成的广告内容呈现出有趣的变化。
当λ=1时，广告主要提及A航空公司；随着λ逐渐减小，广告开始同时提及A航空公司和B度假村。当λ=0时，广告则主要宣传B度假村。
实验结果显示，随着出价权重的变化，生成的广告内容能够合理地体现各方的利益诉求，实现了不同广告商之间的有效协作。
此外，研究人员还展示了更多不同提示，包括竞争广告商场景下的实验结果，进一步证明了token拍卖模型的灵活性和有效性，为多个LLM的协作提供了方案。
LLM的机制设计研究为多个LLM的协同工作带来了启发。
Token拍卖模型的提出，解决了多模型协作中的关键问题，还为后续的研究和应用奠定了基础。
从实际应用的角度来看，这种机制在广告、内容创作、智能客服等领域都有着广阔的应用前景。
例如，在广告领域，它可以让不同品牌的广告更巧妙 印度尼西亚 whatsapp 号码列表 地融合，提高广告的吸引力和效果；在内容创作方面，多个智能体可以通过这种机制共同创作出更丰富、多元的作品。
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AI导师时代来临，学习门槛将大幅降低！
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