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MetaGPT团队LAR方法被NeurIPS 2026接收，Agent动作token最高省27%
token直省27%！Agent推理慢的病因找到了：不在模型，在决策链太长 | NeurIPS'26
AI 导读
MetaGPT团队提出Latent Action Reparameterization（LAR），把Agent轨迹中高频、低熵的多步文本动作压缩为可学习的潜在动作，从而缩短有效决策链，论文已被NeurIPS 2026接收。
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