arXiv cs.AI· Zhiming Xue, Jianan Liu, Weiran Yan, Aicheng Xie, Jing Yang·· 10 小时前AI 评分27
SafeRoute-MAS：面向多智能体科学推理的覆盖感知与风险校准消息路由
SafeRoute-MAS: Coverage-Aware and Risk-Calibrated Message Routing for Multi-Agent Scientific Reasoning
AI 导读
SafeRoute-MAS 是一种覆盖感知、风险校准的多智能体消息路由方法，仅用集成前信息决定保留全部专家消息或移除一条。在 5,328 个委员会封存缓存上，其源兼容工作点提升 +1.80 个百分点（95% CI [+1.13, +2.52]），同时移除 12.76% 的消息 token。
正文 · AI 翻译
摘要：我们提出 SafeRoute-MAS，这是一种具备覆盖感知、风险校准的流程，仅使用集成前信息即可保留所有专家消息或移除其中一条。在一个包含 5,328 个委员会的封闭缓存上，其源兼容工作点获得 +1.80 个百分点（95% CI [+1.13, +2.52]），同时移除 12.76% 的消息 token。我们还在公共 gpt-oss-120b 端点上，对分层抽取的 458 个委员会样本运行了 4,580 次受控集成。样本估计为 -0.09 个百分点；按原始工作负载进行设计加权后为 +0.94 个百分点（95% CI [-1.31, +3.50]），实际作用输入减少 18.72%。加权后的 token 匹配比较同样未能确立选择器优势（+1.68 个百分点，CI [-1.27, +5.10]）。在 88 个缓存非中性标签中，仅有 13 个（14.8%）通过重复调用多数投票保持方向。加权后的预期损坏 UCL 为 4.60%，但 11 个预设边际中仅有 2 个通过支持/风险规则。因此，我们提出一种带 Keep-All 回退的数值资格判定，此处为回顾性应用，而非前瞻性验证。
| 学科： | 人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2611.13454 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2611.13454v1 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2611.13454 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Zhiming Xue [查看邮箱]
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2026年11月10日星期二 01:56:19 UTC（165 KB）
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