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Graph-Based Planning: Towards Parallelizable LLM Agent Scheduling
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内容提要
本研究提出了一种新范式“图上计划”，旨在解决大语言模型在并行调度中的挑战。通过任务分解和抽象任务图，实验结果表明该方法显著提升了任务性能和整体效率。
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关键要点
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本研究提出了一种新范式“图上计划”。
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该方法旨在解决大语言模型在并行调度中的挑战。
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研究首先将真实的文本任务分解为可执行的子任务。
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构建了抽象任务图以提升任务性能。
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设计了自动化和可控的管道生成合成图。
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提出了两阶段训练方案以优化效果。
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实验结果表明该方法显著提升了任务性能和整体效率。
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