Hanmin Li, Yury Demidovich, Peter Richtárik · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.30074 · open-access PDF
Os agentes de IA paralelos podem produzir edições locais úteis, mas degradam uma solução compartilhada quando suas edições são combinadas. Modelamos este problema de coordenação como otimização de blocos discretos com um objetivo exatamente avaliável e um gráfico de dependência conhecido. Os conjuntos independentes certificam edições compatíveis cujos ganhos verificados, medidos contra a mesma solução atual, adicionam exatamente. Um coordenador constrói um candidato compatível seguro e também pode avaliar edições interativas para capturar interações favoráveis.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Parallel AI agents can produce useful local edits yet degrade a shared solution when their edits are combined. We model this coordination problem as discrete block optimization with an exactly evaluable objective and a known dependency graph. Independent sets certify compatible edits whose verified gains, measured against the same current solution, add exactly. A coordinator constructs a safe compatible candidate and can also evaluate interacting edits to capture favorable interactions. We prove that an optimal fractional coloring yields a merger that preserves a $1/χ_f(G)$ fraction of the tot
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