arXiv Artificial Intelligence· Boxuan Zhang, jianing Zhu, Xiaotian Han, Ruixiang Tang·· 18 小时前AI 评分22
Dream2Discern：用困难潜变量变体预测多智能体系统运行时故障
Dream2Discern: Learning from Hard Latent Variants for Runtime Failure Prediction in Multi-Agent Systems
AI 导读
Dream2Discern 是一种运行时审计器，通过自身预测损失引导的隐式增强来训练：Dream 阶段扰动表征算子生成困难潜变量变体，Discern 阶段用原始标签从变体学习预测执行结果，变体随训练再生，无需额外采集轨迹或验证结果。在 AFTraj-2K 和 StepShield 上，其轨迹级加权准确率均超过 90%，优于同类故障审计器，并兼顾预测准确性与及时性。
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