GLIDE：异构LLM智能体的分层内在分布评估
原文标题：GLIDE: Generalized Layer-wise Intrinsic Distributional Evaluation for Heterogeneous LLM Agents
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论文针对LLM智能体缺乏轻量可靠步级评估的问题，提出GLIDE方法，从逐层残差一致性推导内在步级证据，衡量局部残差更新是否一致支持候选步引发的全局残差变化。该方法将证据对照生成智能体近期分数分布校准，转化为悲观奖励，为MCTS分支选择提供跨智能体价值信号。实验显示在多跳推理、序列决策与符号逻辑任务上提升性能与效率，无需外部验证器。
- 问题
- 异构 LLM 智能体缺乏轻量可靠的步级评估，外部验证器又太贵。
- 方法
- 从逐层残差一致性提取内在步级证据，按生成智能体近期分数分布校准为悲观奖励，供 MCTS 选分支。
- 结果
- 在多跳推理、序列决策、符号逻辑任务上提升性能、步级排序质量与计算效率
- 影响
- 无需外部验证器即可给多智能体搜索提供价值信号，降低 agent 推理成本。
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