多智能体协作收敛理论发布

Peter Richtárik 团队发布论文《Local Work, Global Progress: A Convergence Theory of AI Agent Collaboration》，提出分块优化方法，证明多个AI智能体协作可线性收敛至误差下限，并在机器人路由、SQLite查询规划和合成任务中验证。 基于GPT-OSS-120B的机器人路由实验显示，三智能体每次运行均找到无碰撞方案，优于单智能体控制全部机器人；更大规模任务中，六智能体搜索速度中位数约为单智能体的两倍。经校验后合并最佳提案，可将搜索时间缩短约30%。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。