arXiv cs.AI· Seungdong Yoa, Ye Seul Sim, Suhee Yoon, Sanghyu Yoon, Dongmin Kim, Soonyoung Lee, Bumsoo Kim, Junhyun Lee·· 3 天前AI 评分31
LASE：用置信度引导的自适应辩论实现高效多智能体推理
Efficient Multi-Agent Reasoning via Confidence-Guided Adaptive Debate
AI 导读
研究者提出 LASE（Leader-Adaptive Structured Engagement），一种以领导者为中心的多智能体辩论框架，仅在非中性场景下选择性触发交互，默认使用简单聚合。
正文 · AI 翻译
摘要：多智能体辩论在提升大语言模型推理能力方面展现出前景，然而近期理论表明其收益高度依赖于具体情境。在纠正性条件下，交互可以放大信息信号，而对称的辩论动态在期望上是中性的，往往使多数投票更可取。我们通过论证辩论只有在恰当时机并以适当结构发起时才有效，来调和这些观点。基于这一洞见，我们提出 LASE：Leader-Adaptive Structured Engagement，一种以领导者为中心的多智能体辩论框架，仅在非中性情境下选择性地发起交互。LASE 引入了一种非对称的领导者-支持者架构，实现定向信息流和选择性信号放大，而在其他情况下默认采用简单聚合。在多样化推理基准上的实验表明，LASE 以接近单智能体的 token 成本达到多智能体级别的性能，相比静态辩论和投票基线显著提升了效率。
| 评论： | 已被 ICML 2026 接收 |
| 主题： | 人工智能（cs.AI）；机器学习（cs.LG） |
| 引用格式： | arXiv:2610.16343 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2610.16343v1 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.16343 arXiv 颁发的 DOI 通过 DataCite（待注册） |
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| 期刊 参考： | Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning, PMLR 306:149412-149429, 2026 |
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来自：Seungdong Yoa [查看电子邮件]
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2026年10月12日星期一 08:02:41 UTC（879 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org