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Beyond Symmetric Agents: Cognitive Diversity and Multi-Agent Debate in Small Language Models
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AI 综述
研究测试认知多样性是否驱动多智能体辩论(MAD)收益,对比23个模型、5项任务、5500+次实验。发现辩论在匹配预算下与自一致性采样持平或更差,角色提示降低准确率,混合模型团队表现取决于成员能力而非异质性,收益主要来自首轮回答。同时指出辩论转录会静默溢出上下文窗口,修正后辩论与采样差距从-1.8分变为持平。
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最新进展9月30日 12:00
修正上下文溢出后,辩论与自一致性采样差距从-1.8分变为持平。报道时间线
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9月30日
- arXiv · Artificial Intelligence精选Beyond Symmetric Agents: Cognitive Diversity and Multi-Agent Debate in Small Language Models
研究测试了认知多样性是否驱动多智能体辩论(MAD)收益,对比23个模型、5项任务、5500+次实验。发现辩论在匹配预算下与自一致性采样持平或更差,角色提示降低准确率,混合模型团队表现取决于成员能力而非异质性,且收益主要来自首轮回答。同时指出辩论转录会静默溢出上下文窗口,修正后辩论与采样差距从-1.8分变为持平。
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