深度分析 多代理人框架實現大型語言模型資料血緣追蹤與後訓練優化 隨著大型語言模型後訓練資料的重要性日增，研究者提出多代理人框架自動重建資料血緣圖，揭示垂直細化與水平聚合等結構模式，並發現結構冗餘與基準汙染問題。利用血緣圖產生血緣感知的多樣性資料集，降低同質化，提高語料多樣性，顯示此技術對資料治理具潛在影響。
