多智能体LLM流水线协调成本与盈亏平衡研究
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多智能体LLM流水线协调成本与盈亏平衡研究
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AI 综述
Andreas Zettl 与 Diego Gosmar 发表论文,提出一个闭式模型,把协调税(分解开销加每次交接的协议成本)与把任务路由给更便宜模型带来的异构红利相对比,给出盈亏平衡阈值和可行性界 α < 1/r,并在 135 个 HumanEval 和 ClassEval 任务、六种架构、Claude Opus 5.5 与 Haiku 5.5 的 2430 次运行中逐项测量。 研究以 Open Floor Protocol(OFP)为被测协议,测得每次交接仅增加 7.2 ms,占流水线总耗时 0.11%。该结果仅适用于 OFP 及上述任务与模型配置。
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最新进展10月31日 12:00
多智能体 LLM 流水线的协调税与异构红利:盈亏平衡条件研究报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月31日
- arXiv cs.AI多智能体 LLM 流水线的协调税与异构红利:盈亏平衡条件研究
一项基于 Open Floor Protocol(OFP)的研究在 135 个 HumanEval 和 ClassEval 任务、2430 次运行中测量了多智能体 LLM 流水线的成本:协议每次交接仅增加 7.2 ms,占流水线总耗时 0.11%。
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