各方报道 1 篇
arXiv cs.AI·10-20 12:00★ 3
研究用 ADMM 实现多智能体系统分布式训练
原文 论文提出首个基于共识交替方向乘子法（ADMM）的分布式多智能体系统训练框架，将协作学习建模为共识约束的有限和优化问题。各智能体交替进行角色本地学习与智能体间共识，通过 ring all-reduce 等协议通信，数据与训练状态保持本地。在存在被攻陷智能体的场景下，HarmBench 攻击成功率最多降低 26.4%，推理能力与集中式训练相当。
论文提出首个基于共识交替方向乘子法（ADMM）的分布式多智能体系统训练框架，将协作学习建模为共识约束的有限和优化问题。各智能体交替进行角色本地学习与智能体间共识，通过 ring all-reduce 等协议通信，数据与训练状态保持本地。在存在被攻陷智能体的场景下，HarmBench 攻击成功率最多降低 26.4%，推理能力与集中式训练相当。