arXiv · cs.CL· Sungjae Lee·· 12 天前AI 评分37
多智能体聚合中的偏差控制与注入
Bias Control and Injection for Multi-Agent Aggregation
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Sungjae Lee
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.21290v1
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AI 导读
一项 arXiv 研究提出面向 LLM 多智能体推理的测试时聚合框架，无需验证数据或模型强弱先验。框架通过对每个不同答案呈现风格归一化推理轨迹实现偏差控制，并将各智能体初始答案置于少数位置实现偏差注入，把决策不稳定性作为可靠性信号。该框架在三个数学推理 benchmark 和四种异构 LLM 组合上，比非 oracle 聚合方法平均准确率更高、token 效率更好，并能提升多智能体辩论与 Mixture-of-Agents 的最终答案准确率。
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