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MASPOB
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ICML 2026：AI 在效率、理论和鲁棒性方面取得进展
在 ICML 2026 上发表的多篇研究论文探讨了 AI 的进展，重点关注效率、鲁棒性和新的理论框架。关键进展包括加速深度学习操作的新方法，如窗口化批矩阵乘法 (WBMM) 和高效的 4 位训练 (TetraJet-v2)。研究人员还通过 CPO 解决了模型对齐的理论挑战，并通过内部指标（如隐藏状态的 L2 范数）提出了理解和改进模型推理的新方法。
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新方法优化LLM多智能体系统提示
研究人员开发了用于优化大型语言模型（LLM）驱动的多智能体系统（MAS）提示的新颖方法。其中一种方法MASPOB使用老虎机算法和图神经网络来有效地优化提示，解决了高评估成本和提示相互依赖性等挑战。另一种方法统一了时间和结构信用分配，分解误差信号以改进基于LLM的MAS优化并降低查询复杂性。第三个系统Market Regime Council（MRC）将Shapley信用应用于基于LLM的投资组合管理中的动态代理加权，在加密资产交易中表…