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PRISM: PRIvileged Sibling-guided Multi-Agent Topology Design
PRISM 提出一种面向 LLM 多智能体系统的拓扑生成后训练方法:利用同一查询下另一个已验证可行图作为"特权兄弟"信息,通过零初始化低秩分支让教师模型提供逐决策监督,使学生模型学到查询级偏好,避免 SFT 偏向语料高频拓扑。在六个基准上优于现有拓扑设计基线。
Agent·arXiv cs.CL·5 天前
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PRISM 提出一种面向 LLM 多智能体系统的拓扑生成后训练方法:利用同一查询下另一个已验证可行图作为"特权兄弟"信息,通过零初始化低秩分支让教师模型提供逐决策监督,使学生模型学到查询级偏好,避免 SFT 偏向语料高频拓扑。在六个基准上优于现有拓扑设计基线。
现有资料不足以回答该问题。资料 1 只提供了 PRISM 的方法概述与总体结论,没有给出「特权兄弟」监督与常规 SFT 对比实验的具体设置、指标数值或消融细节。 资料中能确认的部分:
因此,关于对比实验的数据集、基线设置、评价指标、消融结论等细节,均无法从现有资料中得出。