EvoTeam：通过演化团队实现多智能体协作
EvoTeam 提出一种以协作为中心的多智能体系统演化框架，同时演化团队组织、交互规则和单个智能体技能，并维护可复用团队库，按团队上下文积累协作经验。该框架在四个基准上验证了有效性，代码已开源。
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arXiv · cs.AI模型评分4141 arXiv · cs.AI模型评分3333 FedPA-低秩适配（LoRA，Low-Rank Adaptation）：缓解异构联邦 LoRA 聚合与初始化误差的乘积对齐框架
FedPA-LoRA 提出乘积对齐框架，同时缓解联邦低秩适配（LoRA，Low-Rank Adaptation）在异构秩下的聚合误差与初始化误差，并给出同构、异构秩的收敛界。客户端跨轮保留本地因子以消除初始化误差，服务器在乘积空间聚合异构秩更新并重建秩受限的全局适配器。在自然语言理解与生成任务上，异构秩下 GLUE 平均准确率提升 6.82 个百分点，代码已开源。