主动学习实现高效PRP重排序

本研究针对工业资产运维场景中的代理计划执行流水线，提出时序语义缓存与MCP工作流优化（包括磁盘缓存与依赖感知并行执行）两种方案。实验表明，工作流优化实现1.67倍加速、延迟降低40%，而时序语义缓存在命中时达到30.6倍加速，并揭示了纯语义缓存在参数密集查询下的失效模式。该工作为工业代理基准测试中的缓存策略设计提供了关键分析。

该研究揭示了视频多模态大语言模型（MLLMs）在音频理解上的视觉依赖问题，即模型仅通过视觉线索“听”声音，而非真正处理音频。为系统诊断此缺陷，作者提出Thud框架，通过三种反事实音频编辑（移位、静音、交换）进行探测，并设计两阶段对齐策略，仅用1万样本将干预测试性能提升28个百分点。该工作为构建真正多模态理解模型提供了诊断工具和解决方案。