English(EN) LEAP: Learning Efficient Action Proposals For LLM Agents

LEAP框架通过推测性行动建议将LLM代理速度提升60%

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-05 04:00

研究人员开发了LEAP（学习高效行动建议），一种加速大型语言模型（LLM）代理执行速度的新颖方法。LEAP利用一个小型、经过训练的起草模型来生成行动建议，然后由目标LLM代理进行验证。这种方法显著加快了任务完成速度，在不影响任务成功率的情况下，端到端实际时钟时间最多可缩短60%。用于分析推测性轮次而开发的框架占了大部分测量到的加速，并允许对起草模型进行实际的在线训练。 AI

影响通过减少执行延迟来加速LLM代理的部署，可能支持更复杂的实时应用程序。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Zhen Xu, Qizheng Zhang, Gerry Wan, Shang Zhu, Ce Zhang · 2026-10-05 04:00

LEAP：为大语言模型Agent学习高效动作建议

arXiv:2610.02670v1 Announce Type: cross Abstract: LLM agents are known to be slow in rollouts. An agent completes a task one step at a time. At each step, it reasons and then chooses an action to execute. The next step and action cannot start until the previous one has finished. …

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LEAP：为大语言模型Agent学习高效动作建议

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