כתבה
arXiv cs.AI ·
סוכנים במחלוקת
When Agents Disagree: Bayesian Backward Reasoning as a Label-Free Anchor for Multi-Agent Collective Decision-Making
חוקרים מציעים שיטה חדשה לקבלת החלטות קולקטיביות עבור סוכנים רבים. השיטה משתמשת בתהליך בייסיאני הפוך כדי לספק מידע משלים לקבלת החלטות. המחקר בודק את השיטה על מודלים שונים, כולל LLM, ומראה שיפורים משמעותיים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.11709v1 Announce Type: new Abstract: When multiple LLM agents yield conflicting answers, the decision-making process dictates whether agent diversity improves performance or merely compounds shared errors. Existing collective decision-making methods, including voting, electoral rules, and LLM judges, rely on forward reasoning: they map evidence to labels in one direction. Although these methods can combine diverse forward traces, they still aggregate estimates that share this evidence-to-label factorization and can inherit correlated errors within the forward pool. We therefore construct a reverse posterior for each instance through Bayesian backward reasoning from an explicit likelihood. The forward and reverse posteriors provide differently factorized approximations of the und
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית