arXiv · NLP· Namyoung So, Seokgyu Jang, Taeuk Kim·· 6 小时前AI 评分33
自适应多智能体系统的泛化能力实证研究：拓扑过拟合与假象协调
Superficial Success vs. Internal Breakdown: An Empirical Study of Generalization in Adaptive Multi-Agent Systems
AI 导读
自适应多智能体系统难以作为通用系统，实证研究发现存在两个核心缺陷：拓扑过拟合导致跨域泛化失败，以及假象协调使表面准确性掩盖底层智能体交互偏离。 研究指出当前优化任务覆盖范围狭窄，需优先提升泛化能力并建立超越简单最终答案正确性的评估协议。代码已开源。
来源：arXiv · NLP · arxiv.org