超越对称智能体：小型语言模型中的认知多样性与多智能体辩论

英文标题：Beyond Symmetric Agents: Cognitive Diversity and Multi-Agent Debate in Small Language Models

该论文研究小型语言模型中的多智能体辩论（MAD），重点考察智能体之间的认知多样性是否是提升效果的关键因素。既有研究表明，MAD 相比单模型推理可改善推理能力和事实准确性，但通常将各智能体视为对称的同类参与者。论文提出检验不同认知特征的智能体组合如何影响协作收益，这对构建更有效率、更可靠的 Agent 系统具有参考意义。所提供原文未包含完整实验结果、数据或具体结论。

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