arXiv · cs.CL· Nima H. Siboni·· 9 天前精选AI 评分55
arXiv 论文提出抑制式消息传递，提升多智能体推理准确率并降低 token 消耗
Neuro-Inspired Inhibitory Message Passing for Accurate and Token-Efficient Multi-Agent Reasoning
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Nima H. Siboni
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.24718v1
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AI 导读
arXiv 论文提出受皮层抑制回路启发的 inhibitory message passing，一种免训练通信路由器，按证据句逐条消除冗余、每条证据至多向需要它的接收者转发一次。对比标准消息传递，对等组的准确率在三个基准上提升 39-77 个百分点，每次运行的 token 消耗下降 10-46%；结论在 7 个 4B-32B 开源模型与 2 个商业模型、最多 64 个智能体，以及点对点、编排者-工作者和多层层级等架构上均成立。
推荐理由
论文提出免训练的抑制式消息路由机制，并给出多组基准与 token 开销数据，方法可直接迁移到多智能体系统设计。
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