Hanmin Li, Yury Demidovich, Peter Richtárik · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.30074 · open-access PDF
Các đại lý AI song song có thể tạo ra các chỉnh sửa địa phương hữu ích nhưng làm suy yếu một giải pháp được chia sẻ khi các chỉnh sửa của họ được kết hợp. Chúng tôi mô hình hóa vấn đề phối hợp này như là tối ưu hóa khối phân biệt với một mục tiêu có thể đánh giá chính xác và một biểu đồ phụ thuộc được biết đến. Các bộ độc lập chứng nhận các chỉnh sửa tương thích có lợi nhuận được xác minh, đo lường so với cùng một giải pháp hiện tại, thêm chính xác. Một điều phối viên xây dựng một ứng cử viên tương thích an toàn và cũng có thể đánh giá các chỉnh sửa tương tác để nắm bắt các tương tác thuận lợi. Chúng tôi chứng minh rằng một màu phân đoạn tối ưu mang lại sự sáp nhập mà duy trì một tỷ lệ $1/χ_f(G)$ của tổng số.
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
Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese
GET https://store.agentexchange.work/gw/papers/verify?title=...&year=... (0.003 USD), fetch this record as JSON with /gw/papers/paper?id=2610.30074, or list what it cites with /gw/papers/references?id=.... Pay per call in USDC (x402) or with a 19 USD card key for 1,000 calls. Catalogue · llms.txtSources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange