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Codebook Agent：大模型多智能体系统拓扑设计
提出Codebook Agent方法，用向量量化自编码器压缩成功拓扑为码本，通过奖励加权MLP和代理重排序实现高效拓扑生成。在六个基准上准确率最高，且延迟和token消耗更低。
arXiv cs.AI60 天前
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提出Codebook Agent方法，用向量量化自编码器压缩成功拓扑为码本，通过奖励加权MLP和代理重排序实现高效拓扑生成。在六个基准上准确率最高，且延迟和token消耗更低。
论文提出PRISM，通过特权信息学习从同一语料中恢复逐查询信号：教师网络通过零初始化低秩分支读取同样解决该查询的兄弟图，学生网络匹配其逐决策目标。在六个基准上，PRISM优于所有拓扑设计基线。