OrchSLM：小模型编排动态机制探究
原文标题：OrchSLM: Probing the Dynamics of Small Language Model Orchestration
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论文探讨小语言模型在智能体流水线中替代云端大模型的潜力，指出其容量与上下文窗口限制会约束长程推理与交互式编排。作者提出OrchSLM路由框架，统一现有非交互式编排方法并将设计选择暴露为可控参数。通过该框架系统探究任务结构、模型池组成与多智能体共识等旋钮如何影响编排行为。
- 问题
- 云端大模型用于智能体流水线存在延迟、隐私与成本问题，而小模型容量受限。
- 方法
- 提出 OrchSLM 路由框架，统一非交互式编排方法，将任务结构、模型池组成、多智能体共识等设计暴露为可控参数。
- 结果
- 未给出量化结果。
- 影响
- 为用小模型替代云端大模型做智能体编排提供可调参数与机制理解，利于低成本本地部署。
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