When LLM agents hand information to one another, does the message format matter? Two literatures disagree: format-optimization work reports that structured messages cut cost without hurting accuracy, while format-restriction studies find that imposing structure degrades generation. Neither line has measured what happens when messages traverse multiple hops, where copy fidelity, rather than one-shot generation quality, dominates. We introduce a controlled relay testbed in which briefs of twelve programmatic atomic facts are re-encoded hop by hop in five formats (free natural language, precision-instructed NL, JSON, triples, key-value) over six hops, scored against programmatic ground truth by a fixed strong grader, across two relay-capability tiers, a cognitive-load condition, and a paired-fork error injection. We find that (i) a strong relay is nearly lossless for every format (hop-6 QA recall $\geq 0.973$), with residual loss concentrated at the first encoding step; (ii) per-hop cognitive load raises generation cost by 24-53% while fidelity changes stay within $\pm 1.8$ points; (iii) under a weak 1.5B relay, the across-format dispersion of hop-6 recall grows by a factor of $8.7$ (CI 5.3-15.5), driven by an encode-drift trade-off that flips the format ranking in transit; and (iv) once an injected error is present, every format propagates it faithfully (surface persistence 83-100%) and no format cascades collateral damage onto neighboring facts. Structure buys a faithful, error-localizing channel, not an error-correcting code.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

综述:生成式通信,面向6G的可控生成新范式
专知会员服务
11+阅读 · 7月13日
大型语言模型的高效提示方法综述
专知会员服务
75+阅读 · 2024年4月2日
不可错过!厦大《模式识别》课程,附Slides
专知会员服务
57+阅读 · 2023年6月30日
综述:Image Caption 任务之语句多样性
PaperWeekly
22+阅读 · 2018年11月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
半监督多任务学习:Semisupervised Multitask Learning
我爱读PAMI
18+阅读 · 2018年4月29日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
14+阅读 · 2018年4月27日
原创 | Attention Modeling for Targeted Sentiment
黑龙江大学自然语言处理实验室
25+阅读 · 2017年11月5日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关主题
最新内容
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
7+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
7+阅读 · 10月13日
迈向更智慧的军事情报
专知会员服务
6+阅读 · 10月12日
《美国陆军2026年野战手册 2-0 情报》
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《基于启发式算法求解武器-目标分配问题》
专知会员服务
7+阅读 · 10月12日
《美陆军最新条令出版物 2-0 情报》
专知会员服务
8+阅读 · 10月10日
电子战测试与训练靶场:战前验证战备状态
专知会员服务
3+阅读 · 10月10日
《美国陆军如何作战》46页最新报告
专知会员服务
10+阅读 · 10月10日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员