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PRISM: PRIvileged Sibling-guided Multi-Agent Topology Design
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·5 天前
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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。
现有资料不足以回答「PRISM 的特权兄弟监督与常规 SFT 在实验中的具体对比结果」这一量化问题,资料中只给出了定性描述,没有对比数字或消融实验细节。 资料中能确认的部分:
因此,关于「特权兄弟监督 vs. 常规 SFT」的胜率、提升幅度、消融结果等,需查阅原文实验章节。