论文提出协调优化方法降低 LLM Agent 批处理 makespan
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论文提出协调优化方法降低 LLM Agent 批处理 makespan
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AI 综述
Wei Feng 等作者在 arXiv 提交论文，提出推理与环境的协调优化方法，以降低 LLM Agent 批处理任务完成全部任务所需的时间（makespan）。方法包括混合 LLM 的 GPU 显存分配模型、轨迹感知路由调度，以及优先处理长链的 Chain-Advancing Action Scheduling（CAAS）。 作者称，使用 Ling-3.0-Flash 和 Ling-3.1-Flash 在 BFCL、SWE-bench Multilingual、WideSearch 和 MCP-Atlas 四个基准上的实测中，makespan 降低 10.4% 至 65.0%，且评估分数保持一致。
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最新进展11月14日 13:00
通过推理与环境协同优化降低 LLM Agent 工作负载的批处理完成时间报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月14日
- arXiv cs.AI通过推理与环境协同优化降低 LLM Agent 工作负载的批处理完成时间
一项 arXiv 技术报告提出推理与环境的协同优化方法，降低 LLM Agent 批处理任务的完成时间。方法包括混合 LLM 的 GPU 显存分配模型、轨迹感知路由调度，以及优先处理长链的 Chain-Advancing Action Scheduling（CAAS）。
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