论文提出GVS5H零样本自编排方法

论文提出 GVS5H，一种无需训练的 ledger 式零样本自编排方法：同一模型的多个新实例通过共享文件系统（保存计划、笔记和当前解）分解问题并协作求解。 论文作者公布了在 LiveCodeBench 100 道难题上对 11 个开源与闭源模型测得的编排增益。其中五个 Qwen3.8 Flash Next 实例协作达到 93.0% pass@1，超过 Fable 5 的 90.4%，成本约为其 9%。作者同时指出增益并非普遍，部分模型编排后持平或更差。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。