redundancy

GraphEcho 是一个基准测试，用于评估 LLM 图代理区分结构冗余与独立证据溯源的能力，揭示高效探索与有效证据使用之间的差距。

本文提出了一种基于冗余调整人工年龄评分（AAS）的AI系统长期持续性框架，表明无限循环运行不必然导致无界的结构老化。

本文在制造业与现代软件工程的可靠性之间建立类比，重点介绍了冗余、根本原因分析和可观测性等原则，以帮助构建弹性系统。

本文研究了LLM生成的硬件描述语言问答中的质量问题，发现过度回答倾向，如冗余（65.7%）和冗长（69.1%），并提出了一种多智能体框架，将核心答案减少37%，非核心内容长度减少31%，同时提高质量分数。

本文研究了视觉-语言-动作（VLA）模型中的冗余现象，发现语言主干在机器人操作任务中高度冗余，而视觉和动作路径则更为关键。作者提出了 Drop-Then-Recovery（DTR）和 GateProbe 方法，用于量化并剪枝不必要的模块。实验表明，移除一半的大语言模型（LLM）模块甚至能提升模型性能。

本文提出SCBoost，一种通过将残差投影到先前预测的正交补上并使用协方差正则化加权来降低学习器冗余的Boosting框架，具有理论保证和强大的实证性能。

本文系统性地探究了在LLM解码过程中，何时以及提示KV缓存的哪些部分变得可舍弃，表明冗余主要涉及聊天模板脚手架而非任务内容，并且用中性填充内容进行替换可保持准确性。