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行为感知框架构建多样化LLM群体预测未来
利用多个LLM进行未来预测时，简单增加数量不一定有效，模型间可能存在冗余。提出行为感知框架，通过推理轨迹聚类模型行为并选择代表进行集体预测。结果显示，基于K-means++的三模型群体优于全部25个模型的传统投票，同时减少88%模型调用和约80%推理成本。
arXiv cs.AI68 天前
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利用多个LLM进行未来预测时，简单增加数量不一定有效，模型间可能存在冗余。提出行为感知框架，通过推理轨迹聚类模型行为并选择代表进行集体预测。结果显示，基于K-means++的三模型群体优于全部25个模型的传统投票，同时减少88%模型调用和约80%推理成本。