CogniLife 论文提交 arXiv：框架设计未实现，基准分数不验证核心问题
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CogniLife 论文提交 arXiv：框架设计未实现，基准分数不验证核心问题
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AI 综述
Xuwei Tan 等作者将 CogniLife 论文提交至 arXiv（arXiv:2611.04483）。该框架针对多专家智能体市场中的 cold-expert 问题，提出跨专家归因设计（Creator Profiles 与 Expert Journals），将创作者观察转化为可修订的决策规则与领域流程，但论文明确说明该设计尚未实现或评估。 论文在自建的 ProfyBench-v1（85 任务的离线基准）上测试了 Profy Full 配置，获 LLM 评审平均 4.65/5 分，高于 Raw LLM 的 4.01 和 Expert Prompt 的 4.28，在完整性、具体性和缺失信息任务上提升最大。论文同时说明，这些配置级分数并未测试 cold-expert 缓解、跨专家迁移或长期蒸馏等框架的核心目标。
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最新进展11月3日 16:13
CogniLife：面向已部署多专家智能体市场的持续认知蒸馏报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- arXiv · cs.AICogniLife：面向已部署多专家智能体市场的持续认知蒸馏
arXiv 论文提出 CogniLife 框架，通过跨专家归因设计（Creator Profiles 与 Expert Journals）解决多专家智能体市场中的 cold-expert 问题，将创作者观察转化为可修订的决策规则与领域流程；该设计尚未实现或评估。在 85 任务的 ProfyBench-v1 上，Profy Full 配置获 LLM 评审平均 4.65/5 分，高于 Raw LLM 的 4.01 和 Expert Prompt 的 4.28，在完整性、具体性和缺失信息任务上提升最大。
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