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官方账号arXiv cs.LG@Jiaming Cheng, Subhransu Das, Rajiv Ramnath
推荐理由：这篇论文给出了一套错配缓存审计法，对比LatentMAS、KVComm、C2C后发现，基准涨分不等于真在传潜在思维。
因果审计
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8月6日
09:20
多智能体LLM系统中，智能体间通过中继KV缓存而非文本交换信息。论文用错配缓存、清零缓存和矩匹配随机缓存做因果审计，覆盖LatentMAS、KVComm、C2C等系统。在接收方需要发送方私有信息时，主骨干上的相关中继达到100%，无关中继仅23%-25%。在不需要私有信息时，预注册五种子协议在GSM8K、ARC-Challenge、MedQA上显示等效性差异在2.8个点以内。清零中继造成14.7个点下降，而错配缓存仅0.4个点，说明缓存效应不一定来自示例配对。