arXiv · cs.AI· Ali Atiah Alzahrani·· 5 天前AI 评分34
保守元智能体搜索（CMAS）：非平稳环境下的架构自适应方法
Conservative Meta-Agent Search: Architecture Adaptation under Non-Stationarity
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Ali Atiah Alzahrani
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.31436v1
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AI 导读
一篇 arXiv 论文提出 Conservative Meta-Agent Search（CMAS），将元智能体架构搜索形式化为带切换成本与硬风险约束的序贯现任替换问题，并配套引入 MetaInvest-Bench 模拟器用于评测元层级泛化。在 96 个金融流上，CMAS 将归一化平均 surrogate 动态预言机 regret 从 0.116 降至 0.104，held-out 效用从 0.44 提升至 0.48，每次更新的错误晋升率为 3.4%（名义目标 5%）。其部署推理成本低约 6%，但含搜索的 token 成本为对比方法中最高。
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