Neural Thickets 新解：无权重扰动下的输出多样性机制

研究提出 Perturb-Select-Vote (PSV) 框架，证明无需修改预训练语言模型的权重，仅通过添加随机偏置即可在推理任务上匹配或超越全权重扰动效果。 PSV 通过在验证集筛选并投票聚合生成预测，将 Neural Thickets 假设与采样及自一致性等推理时方法联系起来。 该方法提供简单且免训练的替代方案，在视觉领域显著提升了性能。