arXiv cs.AI· Yuan Liu, Haoyue Peng, Fanliang Hu, Lei Huang, Wenli Cai·· 8 小时前AI 评分24
ADMA：面向多智能体语言模型的自适应审议控制，提升识别准确率
Learning Adaptive Deliberation Control for Reliable Recognition with Multi-Agent Language Models
AI 导读
研究者提出自适应多智能体控制器 ADMA，在任务模型冻结的前提下学习提案、质疑、仲裁与协调的连续策略。在 Qwen3.5 固定时，ADMA-Full 相比 Direct 准确率提升 6.2-14.2 个百分点，相比 ADMA-Fixed 提升 2.8-3.0 个百分点。
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