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PRISM：特权同级图引导多智能体拓扑设计
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AI 综述
PRISM 是一种多智能体拓扑设计方法，核心是用特权信息进行学习：它从同一份经执行验证的拓扑语料中恢复逐查询的偏好信号。其中教师模型通过零初始化低秩分支，读取“同级图”——该图同样能解出当前查询，但在部署时不可用；学生模型则在自采样轨迹上对齐教师的逐步决策目标。2026 年 10 月 16 日，arXiv cs.CL 刊出该工作，称在六个多样化基准上，PRISM 优于所有被测的拓扑设计基线，匹配教师对照实验支持特权查询信息的贡献，且代码已公开。目前尚无后续报道，也未见与早先报道存在数字或说法冲突的情况。
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最新进展10月16日 12:00
PRISM 论文在 arXiv cs.CL 公开，代码已发布，称在六个基准上优于所有被测拓扑设计基线。报道时间线
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10月16日
- arXiv cs.CLPRISM：特权同级图引导的多智能体拓扑设计
PRISM 用特权信息学习，从同一份执行验证拓扑语料中恢复逐查询偏好信号：教师模型通过零初始化低秩分支读取同样解出该查询、部署时不可用的同级图，学生模型在自采样轨迹上对齐其逐步决策目标。在六个多样化基准上，PRISM 优于所有被测的拓扑设计基线，匹配教师对照实验支持特权查询信息的贡献，代码已公开。
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