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English(EN) M$^3$Prune: Hierarchical Communication Graph Pruning for Efficient Multi-Modal Multi-Agent Retrieval-Augmented Generation

M3Prune框架通过剪枝通信来提高多模态AI智能体的效率

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一个名为M$^3$Prune的新框架已被开发出来，用于提高多模态检索增强生成（mRAG）系统的效率。该框架通过剪枝冗余通信路径来解决多智能体mRAG的高token开销和计算成本问题。M$^3$Prune首先独立地稀疏化文本和视觉模态，然后构建动态的跨模态通信拓扑，最后进一步剪枝以创建高效的层级结构。实验表明，M$^3$Prune的性能优于单智能体和其他多智能体mRAG系统，同时显著降低了token消耗。 AI

影响 这项研究可能导致更高效的多模态AI智能体部署，降低计算成本和token使用量。

排序理由 该集群描述了一篇详细介绍新AI模型效率提升框架的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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M3Prune框架通过剪枝通信来提高多模态AI智能体的效率

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Weizi Shao, Taolin Zhang, Zijie Zhou, Chen Chen, Chengyu Wang, Xiaofeng He ·

    M$^3$Prune：用于高效多模态多智能体检索增强生成的层级通信图剪枝

    arXiv:2511.19969v2 Announce Type: replace Abstract: Recent advancements in multi-modal retrieval-augmented generation (mRAG), which enhance multi-modal large language models (MLLMs) with external knowledge, have demonstrated that the collective intelligence of multiple agents can…

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