GRADE：通过门控路由与自适应深度实现高效多智能体推理
评分
81论文提出了新的门控机制和协同训练方法，解决了多智能体效率的核心问题，信息增量大。
实验设计全面，消融分析详细，结果有力，方法描述清晰。
热替换和高效推理机制对实际部署有直接价值，但需要特定基础设施。
论文日期为2026年7月（未来），但内容紧跟大模型推理效率热点，时效性极高。
arXiv预印本，但来自权威学科分类，且方法可信度高。
基础分 89.5 × T2 信源权重 ×0.9 = 81
精选线 70已入选精选
精选理由
论文方法创新、实验扎实、效率提升显著，且提供了实用的热替换机制，示范性工作。
AI 点评
「这篇论文对于研究多智能体协作和大模型推理效率的从业者来说很有价值。它提出了实用的门控机制和训练方法，并支持模型热替换，有望降低实际系统的部署成本。尤其是CoGRPO的无评论家训练思路，或可启发类似场景。」
速览
本文提出GRADE，一种层级多智能体系统，通过四个轻量级学习门控协同控制智能体选择、层级深度、智能体间通信和分支剪枝。训练采用CoGRPO算法，无需评论家网络。在约170亿活跃参数下，GRADE在GSM8K、MMLUPro和GPQA上超越所有基线，并在MMLUPro上以一半计算量超越最强基线4.8分。论文还分析了各组件贡献，验证了逐智能体校准对安全热替换的必要性。
- GRADE通过四个门控机制动态选择智能体、控制推理深度、决定通信时机和剪枝分支。
- CoGRPO训练方法无需批评网络，适配多智能体层级结构。
- 在170亿活跃参数下，GRADE在多个基准上超越更强基线，计算效率翻倍。
- 逐智能体校准机制支持推理时热替换专家模型，无需重训练。
正文
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