効率的かつ最適化されたコード生成のためのマルチエージェント協調における適応型信頼ゲート

要約

DebateCoderは、小規模言語モデルの推論能力を向上させるマルチエージェント協調フレームワークです。3つのエージェントによる役割分担と、95%の閾値を持つ適応型信頼ゲート機構により、精度と効率を両立します。HumanEvalで70.12%のPass@1を達成し、既存手法よりAPIコストを35%削減することに成功しました。

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