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论文提出了一种基于委托的聚合器，名为传播代理投票（PPV），它利用字母熵和推理几何改进多样本LLM推理中的多数投票，在MMLU-Pro上取得了收益，无需外部标签或辅助训练。
这篇arXiv论文提出了一种协议，用于评估ChatGPT在生成和验证生物医学关联方面的能力，采用基于RAG的跨模型多数投票工作流，以解决幻觉问题和本体论局限性。
本论文分析了AIMO 3的推理时优化技术，发现模型能力优于提示工程和多样化采样策略。研究表明高温度采样已经能够最大程度地去相关化误差，为基于提示的改进留下了很少余地，并识别出单个模型pass@20与多数投票共识之间存在6分的选择损失差距。