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阿里MultiAgent-OPD论文发布，实现多智能体系统联合训练突破
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AI 综述
阿里巴巴于2026年10月20日发布了一篇名为'MultiAgent-OPD'的论文，提出了一种层级多智能体系统（MAS）的训练新方法。该方法结合了策略蒸馏与强化学习，实现了端到端的联合训练。在七组数据集上的测试中，MultiAgent-OPD的macro avg@4指标达到了38.68%，超过了Prompted Critic和C-MAS + RL。早先报道称，MultiAgent-OPD在七组数据集上的macro avg@4指标达到38.68%，后续报道没有提供新的数据。
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最新进展10月20日 21:15
阿里MultiAgent-OPD论文发布，实现多智能体系统训练新突破，macro avg@4指标达到38.68%报道时间线
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10月20日
- Agent Control Flash News阿里 MultiAgent-OPD：层级MAS多智能体系统训练新方法，macro avg@4达38.68%
阿里巴巴提出MultiAgent-OPD，结合策略蒸馏与强化学习，实现层级多智能体系统（MAS）的端到端联合训练。在七组数据集上，该系统macro avg@4指标达到38.68%，超越Prompted Critic和C-MAS + RL。
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