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多路径 LLM 推理的分集合并方法
论文将多路径 LLM 推理形式化为无线通信中的分集合并问题，指出路径正确性的相关性会限制投票的有效样本量上限。基于此提出 Adaptive-K 规则，用四条路径试点选择 K 值，在数学、问答和自然语言理解任务上保留 96-103% 的 MV@K=32 准确率。
arXiv cs.AI32 天前
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论文将多路径 LLM 推理形式化为无线通信中的分集合并问题，指出路径正确性的相关性会限制投票的有效样本量上限。基于此提出 Adaptive-K 规则，用四条路径试点选择 K 值，在数学、问答和自然语言理解任务上保留 96-103% 的 MV@K=32 准确率。