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WFM：面向复杂智能体推理的维基基础模型

原文标题：WFM: Wiki Foundation Model for Complex Agentic Reasoning

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AI 智能摘要

论文提出 WFM（Wiki Foundation Model），用「LLM Wiki」这种智能体原生知识表示替代传统稀疏图，将稠密文档上下文与多层拓扑链接结合。方法包含 Wiki Graph 模式、查询条件注意力聚合，以及基于 NCCL 的边界交换协议以绕过 CPU 序列化开销。在五个长期记忆与多跳推理基准上表现优异，分布式训练加速达 10.5 倍。

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问题: 稀疏图表示限制机器可读性与语义密度，难以支撑复杂智能体工作流所需的长期记忆与检索。
方法: 提出 WFM，用 LLM Wiki 智能体原生知识表示替代稀疏图，含 Wiki Graph 模式、查询条件注意力聚合与 NCCL 边界交换协议。
结果: 在五个长期记忆与多跳推理基准上表现优异，分布式训练加速达 10.5 倍。
影响: 为智能体长期记忆与检索提供可扩展的新表示与训练基础设施，降低大规模商用部署开销。