PRISM：特权兄弟引导的多智能体拓扑设计
原文标题：PRISM: PRIvileged Sibling-guided Multi-Agent Topology Design
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论文提出PRISM，通过特权信息学习从同一语料中恢复逐查询信号：教师网络通过零初始化低秩分支读取同样解决该查询的兄弟图，学生网络匹配其逐决策目标。在六个基准上，PRISM优于所有拓扑设计基线。
- 问题
- LLM多智能体拓扑生成器后训练缺少逐查询偏好，易偏向语料高频拓扑。
- 方法
- 特权信息学习：教师经零初始化低秩分支读取部署时不可见的兄弟图，学生匹配其逐决策目标。
- 结果
- 在六个基准上优于所有拓扑设计基线，匹配教师对照支持特权查询信息的贡献。
- 影响
- 做多智能体编排的团队可用该训练法让拓扑生成按查询定制，避免任务间此消彼长。
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