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本文将智能体联盟形成和智能体间通信形式化为合作博弈,提出了边际价值激活规则和基于Shapley的在线路由,以降低多智能体LLM系统中的token成本并提高效率,并提供了理论保证和合成模拟结果。
本文提出了Shapley上下文剪枝(SCP),一种用于RAG系统中上下文重排序和剪枝的合作博弈论框架。它采用Deep Sets架构和蒙特卡洛采样,高效地归因句子重要性,通过轻量级的3M参数价值网络实现了有竞争力的下游问答性能。