Diversity Combining for Multi-Path LLM Reasoning

论文将多路径 LLM 推理形式化为无线通信中的多样性合并问题，把每条推理路径视为带噪声的观测通道，路径正确性的两两相关性决定了投票的有效样本量上限。广义最小二乘分析表明，在可交换条件下最优对称线性组合为均匀权重，支持标准自一致性中的多数投票默认策略，同时为异构提示模板分支的加权或剪枝留出空间。