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该论文提出一种以异质性为驱动的框架，用于挑选互补的 LLM 团队：先通过分析误差去相关性与预测分歧来构建模型画像，再采用贪心算法优化“质量–互补性”目标，实验表明该方法在多个基准上优于仅按质量排序的 top-k 基线。