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AMATA:面向知识密集型问答的自适应多智能体轨迹对齐框架

arXiv cs.CL · 2026-05-19 缓存

提出AMATA,一种用于知识密集型问答的多智能体轨迹对齐框架,通过引入轨迹内偏好学习和智能体间依赖学习,提升事实依据和可解释性,在五个基准测试中优于基线方法。

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