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提炼、辩论、发现:以图谱提炼的洞见为多智能体研究构思奠定基础

arXiv:2610.33366v1 发布类型:新 摘要:大型语言模型(LLMs)正越来越多地被用于支持研究思路的生成与科学发现。多智能体辩论通过汇聚多元视角来制定研究构想,为这一任务提供了一种协作式方法。然而,一个关键挑战是如何赋予各智能体独特而有意义的专业知识,以引导其贡献。受研究人员在协作过程中借鉴已有研究经验的启发,我们提出了InsightAgents框架,该框架通过从相关论文的图谱中提炼洞见,构建基于文献的研究型智能体专长。在一条研究脉络中,这些洞见能够追踪研究方法的演进、揭示潜在假设,并识别尚未解决的难题。

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DraMaze:一种具备未来感知记忆的多智能体流水线,用于多样化的微剧剧本生成

arXiv:2610.32002v1 发布类型:新 摘要:微剧的迅猛发展使得对高质量剧本创作的需求日益增长。利用大语言模型进行长篇微剧剧本生成,既需要丰富多样的情节推进,又要求具备长远的叙事连贯性。我们的观察发现,随着生成过程的推进,候选续写内容越来越倾向于聚焦于少数几种叙事机制;而传统的检索方式则可能加剧套路的重复使用,并忽视对未来情节至关重要的历史信息。为应对这些挑战,我们提出了DraMaze——一种多智能体流水线,通过基于套路记忆的进化树搜索与变异,探索多样化的因果路径;同时,它还构建了后向叙事依赖树,用于组织、保存并检索历史记忆。

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