共享上下文推理的Token预算理论：读得多不如想得多

该研究提出Token预算理论，量化共享上下文窗口中阅读与信息生成推理资源的权衡，预测最优多智能体辩论数量。 理论显示，当窗口最紧张时，仅允许1-2个问题的校准支出下，该方法优于强基线模型。在5个开源模型和4个推理任务上，自一致性在93%的匹配窗口与组大小设置中匹配或超越部署辩论，且窗口越紧差距越大。