用于 LLM 多路径推理的分集合并方法

研究团队将大语言模型多路径推理形式化为无线通信的分集合并问题，解释了自一致性（SC）收益快速饱和的机理。跨 5 个模型和 12 个基准测试显示，提示词模板多样性在 57 个有效单元格中降低了 55 个的路径相关性。提出的 Adaptive-K 规则仅用 4 路径 pilot 选定采样数，在数学、QA 和 NLU 任务中保留了 MV@K=32 准确率的 96%–103%。