arXiv cs.LG· Yuanzhe Li, Pengxin Wang, Yuxin Ren, Jianing Deng, Jingtong Hu, Song Wang, Jingdi Chen, Huanrui Yang·· 26 天前AI 评分34
TAP：基于轨迹锚定恢复的高效长程智能体剪枝框架
TAP: Efficient Long-Horizon Agent Pruning via Trajectory-Anchored Recovery
AI 导读
研究团队提出首个针对强化学习训练智能体的结构化剪枝框架 TAP，通过轨迹锚定恢复降低长程智能体的高昂推理成本。在移除 60% FFN 通道的情况下，TAP 在 7B 密集智能体的 ALFWorld 与 WebShop 评测中分别保留了 99.2% 和 88.0% 的任务成功率，单次成功任务的 GPU 时间分别减少约 22% 和 17%。
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