arXiv · Computation and Language· Liangyu Teng, Hengsong Liu, Juncen Guo, Jingyu Zhang, Yang Liu, Jing Liu, Liang Song·2026-10-01 12:00· 3 小时前AI 评分34

哪些模型组合效果更好？衡量 LLM 团队选择中的异构性

Which Models Work Well Together? Measuring Heterogeneity for LLM Team Selection

AI 导读

提出基于异构性的 LLM 团队选择框架，通过离线画像刻画个体能力，并用错误模式去相关与预测行为差异两个互补信号量化协同性。团队选择被建模为质量—互补性组合目标，采用贪心搜索从候选池中选小团队。实验表明在控制候选池与团队规模下，该框架一致优于仅质量基线，为多 LLM 系统建立可复用的选择原则。