观点：可用离散度理论优化多 Agent 模型的资源分配
JosephJacks_ · x · 2026-08-25
- 理论背景：离散度理论旨在研究如何在两个群体间尽可能均匀地分配资源（对象、知识、人员、向量或负载），同时平衡多种属性。
- 研究突破：Quanta Magazine 报道计算机科学家时隔 30 年找到了更优的均匀分配算法。
- 应用构想：作者建议将该理论应用于 AI Agent 领域，无论是基于单一模型还是多模型架构，都可优化 Agent 间的资源调度与负载均衡。
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