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研究：小模型多智能体辩论靠认知多样性提升推理
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…
arXiv cs.AI33 天前
#自一致性
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Route-Verify-Vote：混合域推理的程序条件自一致性
论文提出 Route-Verify-Vote（RVV）框架，通过程序条件自一致性在不更新参数的情况下提升语言模型混合域推理能力。方法用域标签选择推理程序，逐项验证选项，再对完整答案集投票，并对票数接近的问题分配更多样本。在 SCoRE 2026 官方测试集上，自适应 RVV 达 77.3%，多模型…
arXiv cs.AI25 天前
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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