画期的なMulti-LLMフレームワークが安定性と説明可能性を約束

本研究は、再帰的知識合成（RKS）を活用してMulti-LLMシステムの安定性を分析する、魅力的な3エージェントフレームワークを紹介します。革新的な設計は、異なる役割を持つエージェントを統合し、emergentな知識状態を生成することで、モデルの透明性と監査可能性にユニークなアプローチを提供します。

• •このフレームワークは、意味生成、論理検証、透明性監査のための異なる役割を持つ3エージェントのクロスバリデーション構造を採用しています。
• •再帰的知識合成（RKS）は、知識状態の反復的な洗練を促進するコアメカニズムです。
• •このシステムは、人間介入型オペレーションとセッションレベルの役割分解により、安全性を優先しています。