arXiv cs.LG·25 天前★ 3

TAP:轨迹锚定恢复的长程智能体剪枝

原文标题:TAP: Efficient Long-Horizon Agent Pruning via Trajectory-Anchored Recovery

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AI 智能摘要

论文提出 TAP,首个面向训练的结构化剪枝框架,结合结构剪枝与高效在线策略恢复。它用冻结稠密教师监督学生响应前缀,并迭代重评通道,在移除 60% FFN 通道后仍保留 99.2%、 88.0% 的任务成功率。

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TAP首个面向RL的结构化剪枝,砍60% FFN通道仍保住 99.2%成功率。

  • •首个针对强化学习训练智能体的结构化剪枝框架,结合剪枝与在线策略恢复
  • •冻结稠密教师监督学生响应前缀,避免学生误差跨轮次累积
  • •迭代重评通道:用恢复目标梯度在恢复后的学生上重新打分
  • •移除60% FFN通道后,ALFWorld成功率99.2%、WebShop 88.0%
  • •指出问答任务的剪枝方法直接迁移到智能体会严重掉点

为什么重要:长程智能体需反复调用模型、高,TAP证明激进剪枝在智能体任务上可行,对降低Agent部署成本有直接价值。

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原始标题:TAP: Efficient Long-Horizon Agent Pruning via Trajectory-Anchored Recovery
AI 中文标题:TAP:轨迹锚定恢复的长程智能体剪枝
来源:arXiv cs.LG · 发布于 25 天前
分类:大模型 · AI 重要度:★ 3(3)
标签:模型剪枝 / 智能体 / 在线策略蒸馏 / 强化学习 / 推理成本
关键词:模型剪枝 / 长程智能体 / 在线策略蒸馏 / 推理加速 / 强化学习
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