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CANTANTE 引入了一种对比信用分配方法,通过将全局奖励分解为每个智能体的信号,优化多智能体 LLM 系统,从而实现自动化提示调优。在编程、数学和检索基准测试中,它超越了基线方法,在不增加推理成本的情况下实现了最高 +18.9 分的提升。