HARP：显式偏好推断的LLM编排框架
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HARP：显式偏好推断的LLM编排框架
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AI 综述
研究者提出 HARP 框架，用于异构偏好下的 LLM 多智能体编排：它把对各智能体偏好的信念从提示词中移出，改为对每个智能体在有限候选偏好集上维护数值后验，并用 Bayes 规则闭式更新，语言模型只负责提供动作和逐候选似然。该框架由 Shuqing Shi 等作者提出。 报道为 arXiv cs.CL 分类下的预印本，尚未给出与其他编排方法的对比结果或实际效果数据。
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最新进展10月7日 12:00
HARP：通过显式人格推理实现异构偏好下的 LLM 编排报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv：cs.CLHARP：通过显式人格推理实现异构偏好下的 LLM 编排
研究者提出 HARP（Heterogeneous-preference Agent oRchestration via Preference inference）框架，将 LLM 编排中对各智能体偏好的信念从提示词中移出，改为对每个智能体在有限候选偏好集上维护数值后验，并用 Bayes 规则闭式更新，语言模型只提供动作和逐候选似然。
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