arXiv · cs.AI· Xin Heng·· 6 小时前
《Global Coherence》：多智能体局部正确但团队仍错误的局部到全局语义基础
Global Coherence: When Every Agent Is Right and the Team Is Still Wrong - A Local-to-Global Semantic Foundation for Multi-Agent Collaboration
arXiv:2610.02036v2阅读论文 PDF ↗
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作者：Xin Heng
研究任务与主要进展
Xin Heng 提出“全局一致性”问题及 Observation-Aliasing Impossibility Theorem，认为当 k 个不可区分世界要求彼此不相容的行动时，最坏情况随机化成功率只能达到 1/k，增加推理、角色、消息或采样无法弥补缺失区分。
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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