SPLICE 框架通过一致性正则化实现 LLM 智能体知识与模型协同进化

SPLICE 框架利用一致性正则化引导 LLM 智能体的知识与模型协同进化，在平均准确率上比基线最高提升 7.1 分。 该框架通过扰动经验分析构建演化视图，利用自蒸馏内化知识，使每正确解的输出 token 最多减少 44%。 进化后的知识可跨模型尺寸与家族迁移，提升了智能体从累积经验中学习的效用。