MasFACT: Continual Multi-Agent Topology Learning via Geometry-Aware Posterior Transfer
MasFACT:基于几何感知后验转移的连续多智能体拓扑学习
机构 * Beihang University(北京航空航天大学)
AI总结 本文提出MasFACT框架,通过几何感知后验转移方法,解决多智能体系统中因新任务适应导致的拓扑遗忘问题,提升连续学习任务的准确性和拓扑稳定性。
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MasFACT:基于几何感知后验转移的连续多智能体拓扑学习
机构 * Beihang University(北京航空航天大学)
AI总结 本文提出MasFACT框架,通过几何感知后验转移方法,解决多智能体系统中因新任务适应导致的拓扑遗忘问题,提升连续学习任务的准确性和拓扑稳定性。
SimRPD:通过基于模拟器的数据评估和选择优化招聘主动对话代理
机构 * Zhaopin Limited(智聘有限公司) ; Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所) ; School of Automation,Beijing Institute of Technology(北京理工大学自动化学院) ; Central University of Finance and Economics(中央财经大学) ; Beihang University(北航) ; Independent Researcher(独立研究者)
AI总结 研究针对招聘主动对话代理训练数据稀缺问题,提出SimRPD框架。通过高保真用户模拟器合成数据,基于意图链的评估框架选数据,在所选数据集上训练代理。实验证明该框架优于现有策略,有工业部署价值和其他场景适用性。
Comments Published in the ACL 2026 Industry Track. Oral presentation
Journal ref Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 6: Industry Track), 2026, pp. 1359-1377