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现有资料不足以回答该问题。三条资料分别涉及视觉语言模型的空间推理1、元测度间的 Wasserstein 距离2以及 Verus/Rust 形式化验证中的规范完整性审计3，均未涉及多智能体编排（去中心化自编排 vs 显式编排）或长时程任务的取舍问题。资料中唯一可能间接相关的是 3 关于反馈机制对证据保留的影响：正确性反馈会抑制规范完整性审计所需的证据，无反馈独立发现产生的认证见证率（59.0%）远超纠正反馈循环（27.1%），且该优势跨模型家族成立；保留这些见证可显著提升规范修复成功率（81.3% vs 62.5%），提示审计与修复目标相悖，应先保留并认证失败证据再修复3。这一结论讨论的是单智能体审计流程中的反馈设计，而非多智能体编排架构，因此不能直接外推为去中心化自编排与显式编排之间的取舍依据。如需回答原问题，建议补充多智能体编排、长时程任务规划或相关框架对比的资料。

继续追问

去中心化自编排在多智能体系统中通常如何避免长时程任务中的目标漂移？显式编排（如预定义工作流/DAG）在长时程任务中的主要失败模式有哪些？[3] 中“先保留并认证失败证据再修复”的流程能否迁移到多智能体协作的审计环节？

参考来源

3 条

1站内DK-VLM用几何位置增强视觉语言模型空间推理DK-VLM提出双核注意力机制，将3D几何位置而非重建特征直接注入注意力计算，并引入参考系组合监督训练模型跨视角更新空间判断。在六个空间基准上取得最高平均分，VSI-Bench达74.33，同时保持通用视频理解能力。Hugging Face Papershttps://huggingface.co/papers/2610.22356 2站内Vertical Sliced Wasserstein Distances for Meta-Measures论文提出垂直切片 Wasserstein 距离（VSW），用于比较观测本身即为概率测度的元测度（P(P(Ω))）。它用连续测试函数投影内层测度，再用一维 Wasserstein 距离比较，避免高维最优传输的高昂开销，并证明其为有效度量、可度量弱收敛且具维度无关的统计收敛性，还给出粒子梯度用于元测度的梯度传输。arXiv cs.LGhttps://arxiv.org/abs/2610.20743 3站内When Correctness Feedback Erases Evidence: Phase-Separated Completeness Auditing in Verus论文发现：在 Verus/Rust 形式化验证中，正确性反馈会抑制规范完整性审计所需的证据。无反馈独立发现产生的认证见证率（59.0%）远超纠正反馈循环（27.1%），且该优势跨模型家族成立。保留这些见证可显著提升规范修复成功率（81.3% vs 62.5%），提示审计与修复目标相悖，应先保留并认证失败证据再修复。arXiv cs.AIhttps://arxiv.org/abs/2610.20676

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大模

DK-VLM用几何位置增强视觉语言模型空间推理

DK-VLM提出双核注意力机制，将3D几何位置而非重建特征直接注入注意力计算，并引入参考系组合监督训练模型跨视角更新空间判断。在六个空间基准上取得最高平均分，VSI-Bench达74.33，同时保持通用视频理解能力。

大模型·Hugging Face Papers·4 天前

#vlm

其他

Vertical Sliced Wasserstein Distances for Meta-Measures

论文提出垂直切片 Wasserstein 距离（VSW），用于比较观测本身即为概率测度的元测度（P(P(Ω))）。它用连续测试函数投影内层测度，再用一维 Wasserstein 距离比较，避免高维最优传输的高昂开销，并证明其为有效度量、可度量弱收敛且具维度无关的统计收敛性，还给出粒子梯度用于元测度的梯度传输。

其他·arXiv cs.LG·4 天前

#optimal-transport

大模

When Correctness Feedback Erases Evidence: Phase-Separated Completeness Auditing in Verus

论文发现：在 Verus/Rust 形式化验证中，正确性反馈会抑制规范完整性审计所需的证据。无反馈独立发现产生的认证见证率（59.0%）远超纠正反馈循环（27.1%），且该优势跨模型家族成立。保留这些见证可显著提升规范修复成功率（81.3% vs 62.5%），提示审计与修复目标相悖，应先保留并认证失败证据再修复。

大模型·arXiv cs.AI·4 天前

#formal-verification