arXiv · cs.AI· Seungdong Yoa, Ye Seul Sim, Suhee Yoon, Sanghyu Yoon, Dongmin Kim, Soonyoung Lee, Bumsoo Kim, Junhyun Lee·· 5 小时前
LASE通过领导者自适应结构化交互提升多智能体推理效率
Efficient Multi-Agent Reasoning via Confidence-Guided Adaptive Debate
arXiv:2610.16343v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Seungdong Yoa, Ye Seul Sim, Suhee Yoon, Sanghyu Yoon, Dongmin Kim, Soonyoung Lee, Bumsoo Kim, Junhyun Lee
期刊信息（来源提供）：Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning, PMLR 306:149412-149429, 2026
研究任务与主要进展
LASE以领导者为中心的非对称多智能体框架，仅在非中性条件下启用交互，其他情况采用简单聚合。基于论文摘要，该框架通过定向信息流和选择性信号放大，在多项推理基准上以接近单智能体的token成本达到多智能体级表现，并较静态辩论和投票基线提高效率；具体实验设置未说明。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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