研究：小模型多智能体辩论靠认知多样性提升推理
原文标题：Beyond Symmetric Agents: Cognitive Diversity and Multi-Agent Debate in Small Language Models
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研究在23个小开源模型、5项任务、5500余次辩论与对照实验中发现，认知多样性假设在人格、采样温度、模型身份三个维度上均被否定。在生成预算匹配条件下，多智能体辩论与自一致性采样持平甚至更差，却消耗1.6倍时间和3.4倍token。作者指出辩论收益几乎全部来自首轮答案交换，并将其重新定性为集成采样效应，同时揭示辩论记录溢出上下文窗口的测量隐患。
- 问题
- 多智能体辩论的增益究竟来自认知多样性还是别处。
- 方法
- 在23个小模型、5任务、5500余次运行中沿人格、温度、模型身份三轴做预算匹配对照。
- 结果
- 多样性假设三轴全被否定；辩论与自一致性持平或更差，却多耗1.6倍时间、3.4倍token。
- 影响
- 多智能体辩论的收益基本等于集成采样，工程师应优先用自一致性而非昂贵辩论。
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5500+ 次实验显示多智能体辩论收益几乎全来自首轮答案交换，成本却是自一致性的 1.6 倍时间、3.4 倍 token。
- •覆盖 11 个厂商家族 23 个小模型、5 项任务、5500+ 次辩论与对照运行
- •认知多样性假设在人格、采样温度、模型身份三个维度上全部被否定
- •生成预算匹配下，辩论与自一致性持平甚至更差，却耗 1.6 倍时间与 3.4 倍 token
- •人格提示会降低准确率，冗余人格伤害最大，属「人格税」而非多样性税
- •混合模型团队输给自身成员多数投票，准确率跟随成员能力而非异质性
为什么重要：把辩论重新定性为集成采样效应，直接挑战以多智能体辩论提升推理的主流做法与算力投入。
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