Истинная и ожидаемая оплата - Оптимальная модель в агентских потоках на основе графического графика

arXiv: 2610.19316v1 Анонс: перекрестное резюме: возложение обычных задач на поставщиков более дешевых крупных языковых моделей (LLM) может снизить затраты на генерацию, но для замены поставщиков могут потребоваться новые условия обработки данных. Вместо этого сохранение зависимых функций у одного и того же поставщика может повторно использовать приемлемый контекст. Таким образом, рабочие процессы на основе графических данных сочетают решения о распределении задач. Независимые поставщики услуг могут также в частном порядке знать о своих удельных расходах в режиме реального времени и стратегически неправильно сообщать об этих издержках. Мы формулируем эту проблему с маршрутом как однопараметровый аукцион закупок и предлагаем СТАР (Стратегически защищенный топологический агент Routing), который сводит к минимуму виртуальную нагрузку на графики, взвешенные по стоимости. Ее правило распределения и выплаты, исчисленные путем объединения рабочей нагрузки по сравнению с возможными отчетами о расходах, делают представление достоверных отчетов максимально полезным независимо от докладов других поставщиков и покрывают расходы каждого поставщика на исполнение. С помощью независимых систем распределения расходов и не уменьшающихся виртуальных затрат, СТАР дополнительно мини