JevSpawn:组合动作空间让 LLM Agent 推理更快更省算力
Haoyang Su · hf · 2026-10-02
JevSpawn 提出一种组合式策略,将自然语言任务描述接入有限概率探索空间,改进结构化 agent 推理。
- 现有 LLM agent 逐 token 生成推理与动作,长交互慢且昂贵;Jev 类模型预测快但需预先定义有限动作域,限制了自主任务求解
- JevSpawn 通过并行动作生成、基于反馈的分支选择、表征修订与备选恢复,把自然语言规格动态映射到动作空间
- 共享动作结构与模型前缀,无需额外训练即可减少重复生成与上下文计算
- 在 8 个基准任务上对比 7 个 agent 基线及 TypeSafe Jev 变体,任务表现与导航速度均有提升
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