研究者提出DPDM统一智能体决策架构

Lang Mo等作者提出DPDM（解耦预测决策）架构，把多种智能体决策统一为条件预测：由语言模型编码当前与历史记录，再由同一个冻结的LimiX-2预测器输出任务目标，部署阶段无需更新两个模型的神经参数。 以Qwen3.5-27B作语义编码器时，DPDM在50个基准上的平均准确率从少样本提示的78.80%升至按其各自评估历史预算的84.92%；在历史与查询相同的设置下为82.33%。该单一冻结预测器覆盖五类任务。

AI 根据报道生成 · 5 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。