Diverse by Reasoning: Harnessing the Wisdom of LLM Crowds for Future Prediction

论文先用 7 个开发基准上的推理轨迹刻画 25 个 LLM，再聚类并选行为 medoid 组成预测群体。三模型 K-means++ 群体在两个未来预测基准上超过 25 模型常规投票，同时减少 88% 调用和约 80% 成本；结果把“多投几个模型”改写成“挑互补行为代表”。