Latent Agents는 멀티에이전트 토론을 한 모델의 잠재공간으로 압축한다
Latent Agents의 IMAD는 3개 에이전트의 토론 trace를 SFT로 학습한 뒤 GRPO의 동적 보상과 길이 클리핑으로 내재화해, 명시적 debate와 비슷하거나 더 나은 성능을 훨씬 적은 토큰으로 재현하고 agent subspace를 st...
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Latent Agents의 IMAD는 3개 에이전트의 토론 trace를 SFT로 학습한 뒤 GRPO의 동적 보상과 길이 클리핑으로 내재화해, 명시적 debate와 비슷하거나 더 나은 성능을 훨씬 적은 토큰으로 재현하고 agent subspace를 st...