GRSE按技能对比分配多智能体信用
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GRSE按技能对比分配多智能体信用
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AI 综述
GRSE论文作者提出一种多智能体技能进化方法，通过重复执行分组对比和行为critic，把任务成败的信用分配到具体的“智能体—技能”组合，而非笼统归因于整个团队。 失败行为的诱导技能会被移除，成功行为依赖的既有技能则保留；技能库经聚合、诱导或精炼后更新，并以0.20至0.36的验证门控筛选，有害技能优先精炼。作者称，该方法在多跳推理任务上超过此前方法，并能从有害技能中恢复。
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最新进展10月22日 10:17
GRSE：通过重复执行对比为多 Agent 团队技能精准记功报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月22日
- AGI HuntGRSE：通过重复执行对比为多 Agent 团队技能精准记功
GRSE 通过重复执行分组对比与行为 critic，为多 Agent 团队中具体的 agent-skill 对分配成败信用。失败的 agent 诱导新技能，成功者保留既有技能，技能库经 aggregate→induce/refine 流程更新，并通过 0.20→0.36 验证门控；有害技能优先精炼。该方法在多跳推理任务上超越此前方法，并能从有害技能中恢复。
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