研究人员开发了 WALLA，这是一系列新颖的大语言模型 (LLM) 预测去中心化聚合机制。WALLA 允许模型报告预测以及学习到的赌注，这些赌注随后用作聚合的权重。这种方法确保了预测的激励兼容性，并在不访问私有模型信息的情况下，将最优赌注与模型的预期得分优势对齐。实验表明，WALLA 在实现去中心化学习和优势对齐聚合的同时，取得了与中心化方法相当的预测性能。 AI
影响 在去中心化环境中，能够对来自不同大语言模型的预测进行更鲁棒且激励对齐的聚合。
排序理由 学术论文，详细介绍了一种新的大语言模型预测聚合机制。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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