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分布式多智能体委托的容错预算守恒
论文形式化分布式多智能体委托中的容错预算守恒问题，用独占托管信用在委托 DAG 中传递量化资源向量，并通过签名调度许可与网关验证防止超支。作者证明所有权划分、账本与效果守恒、至多一次结算等性质，并用 TLA+ 检查与崩溃注入实验验证机制。
arXiv cs.AI31 天前
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论文形式化分布式多智能体委托中的容错预算守恒问题，用独占托管信用在委托 DAG 中传递量化资源向量，并通过签名调度许可与网关验证防止超支。作者证明所有权划分、账本与效果守恒、至多一次结算等性质，并用 TLA+ 检查与崩溃注入实验验证机制。
去中心化LLM多智能体系统中，智能体可能保持响应但任务质量持续退化（灰故障）。论文提出MeshHeal，在快慢两个时间尺度上耦合能力匹配的同行评审：快尺度将不确定输出升级为委员会审议与纠正，慢尺度用任务与能力条件化的同行相对检测器区分持续退化与正常波动。在BBH、MATH、MMLU-Pro上以每任…