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多LLM协作模型选择算法分类体系研究
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AI 综述
2026年10月1日，arXiv cs.CL 发布一项研究，针对多 LLM 协作系统中模型池依赖预定义和手工构建的瓶颈，提出并系统评估了 9 种模型选择算法，涵盖模型描述多样性、能力感知行为多样性和基于 LLM 的招募器三类。研究在 10 和 32 个模型的候选池、4 种协作算法及数学、编程、QA、推理任务上进行测试，结果显示有效选择算法比随机或启发式团队（如仅选单项最强模型）最高提升 36.1%，其中基于能力和训练的选择策略表现最佳且方差更低。
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最新进展10月1日 12:00
arXiv 新研究系统评估 9 种多 LLM 协作模型选择算法，最高提升 36.1%。报道时间线
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10月1日
- arXiv：cs.CL（计算语言学，全量分类）多 LLM 协作中的模型选择：9 种选择算法的系统评估
研究针对多 LLM 协作系统中模型池依赖预定义和手工构建的瓶颈，提出并系统评估了 9 种模型选择算法，涵盖模型描述多样性、能力感知行为多样性和基于 LLM 的招募器三类。在 10 和 32 个模型的候选池、4 种协作算法及数学、编程、QA、推理任务上，有效选择算法比随机或启发式团队（如仅选单项最强模型）最高提升 36.1%，其中基于能力和训练的选择策略表现最佳且方差更低。
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