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标签:流式通信×
6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
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6月12日
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AITOP6月12日 12:57
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6月11日
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AITOP6月11日 15:28
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6月4日
11:02
11:02arXiv cs.AI@Zhen Yang, Xiaogang Xu, Wen Wang, Cong Chen, Xander Xu, Ying-Cong Chen
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多智能体推理系统通常采用“先生成再传输”的范式,导致端到端延迟随流水线深度线性增长。StreamMA 提出流式方案,每个推理步骤生成后立即流式传输给下游智能体,实现流水线并行,显著降低延迟。令人意外的是,这种流水线还提升了效果:因为多步推理质量不均匀,早期步骤更可靠,使用早期步骤而非完整链条可防止错误后期步骤误导下游智能体。在数学、科学和代码等八个推理基准上,StreamMA 平均提升 7.3 个百分点,最高提升 22.4 个百分点。研究还发现了“步骤级缩放定律”:增加每个智能体的步骤数能同时提升效果和效率,这是一个与智能体数量缩放正交的新维度。
论文多智能体推理系统流式通信延迟优化缩放定律

推荐理由:做多智能体系统或推理管线的开发者,StreamMA 用流式通信同时解决了延迟和效果问题,值得直接参考实现思路。
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