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现有资料不足以回答该问题的具体数值部分。资料 1 只能确认以下定性结论：

方法定位：PRISM 是一种面向 LLM 多智能体系统的拓扑生成后训练方法，利用同一查询下另一个已验证可行图作为"特权兄弟"信息，通过零初始化低秩分支让教师模型提供逐决策监督，使学生模型学到查询级偏好，避免 SFT 偏向语料高频拓扑1。
整体效果：在六个基准上优于现有拓扑设计基线1。

但资料 1 仅为摘要级信息，未给出：

因此，关于"具体提升幅度"和"消融结果"，现有资料不足以回答，需查阅论文全文的实验章节。

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PRISM 提出一种面向 LLM 多智能体系统的拓扑生成后训练方法：利用同一查询下另一个已验证可行图作为"特权兄弟"信息，通过零初始化低秩分支让教师模型提供逐决策监督，使学生模型学到查询级偏好，避免 SFT 偏向语料高频拓扑。在六个基准上优于现有拓扑设计基线。

Agent·arXiv cs.CL·4 天前