多模态信息融合

LLM-Agent-UMF: LLM-based Agent Unified Modeling Framework for Seamless Design of Multi Active/Passive Core-Agent Architectures

LLM-Agent-UMF: 基于大语言模型的代理统一建模框架，用于无缝设计多主动/被动核心代理架构

Amine Ben Hassouna, Hana Chaari, Ines Belhaj

机构 * Mediterranean Institute of Technology（地中海技术研究所） ； South Mediterranean University（南地中海大学） ； National School of Computer Science（国家计算机科学学校） ； University of Manouba（曼努巴大学） 纠错

专题命中 融合架构与评测 ：information fusion(abstract,comments)

AI总结 LLM-Agent-UMF提出了一种基于大语言模型的代理统一建模框架，用于设计多主动/被动核心代理架构，解决了现有架构的模块化和术语不一致问题。

Comments 39 pages, 19 figures, 3 tables. Published in Information Fusion, Volume 127, March 2026, 103865. Part of the special issue "Data Fusion Approaches in Data-Centric AI for Developing Trustworthy AI Systems"

Journal ref Information Fusion 127 (2026) 103865

Holographic Knowledge Manifolds: A Novel Pipeline for Continual Learning Without Catastrophic Forgetting in Large Language Models

全息知识流形：一种实现大语言模型持续学习中无灾难性遗忘的新型流程

Justin Arndt

专题命中 融合架构与评测 ：multimodal fusion(abstract)

AI总结 全息知识流形通过分形量化等技术实现大语言模型持续学习中零灾难性遗忘，提升知识压缩效率并降低训练成本。

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