arXiv · Multiagent Systems· Siyi Chen, Xiaoyan Zhang, Meng Wu, Jonathan Tremblay, Valts Blukis, Stan Birchfield, Rene Vidal, Alvaro Velasquez, Sijia Liu, Qing Qu·· 3 小时前AI 评分30
异构智能体间的稠密潜在通信：看见我所见，理解我的想法
See What I See, Know What I Think: Dense Latent Communication Across Heterogeneous Agents
AI 导读
研究提出通过 KV-cache 通信在异构语言模型智能体间共享内部表征，采用位置解耦与 KV 组变换结合重建再生成训练进行跨模型缓存对齐。在六个有向 Qwen3 模型对上，对齐缓存相比文本通信提升了同输入场景下的域内准确率并降低估计推理 FLOPs；三智能体文档共享与 Mistral 到 Qwen 的迁移实验验证了其跨观察与跨模型族的信息传递能力。
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