Do We Truly Need So Many Samples? Multi-LLM Repeated Sampling Efficiently Scales Test-Time Compute

文章结构清晰，从观察一致性与准确性的相关性出发，顺理成章地提出了ModelSwitch方法，并通过大量实验和理论分析验证其有效性和效率。论证过程逻辑连贯。

强项: 在多个具有代表性的基准数据集和多种LLM上进行了广泛实验。, 与现有的主要方法（自洽性、多智能体辩论）进行了全面的性能和效率对比。, 提供了详细的实验设置和超参数信息（在附录中）。, 进行了消融研究以验证加权投票算法的有效性。, 提供了代码和数据可用性声明。
弱项: 加权投票算法中外部权重的确定过程未在主文中详细说明，可能需要查阅附录和代码。, 理论分析虽然有益，但主要针对两模型情况，其结果推广到多模型组合的精确性未完全论证。

文章提供了丰富的实验证据支持其核心主张。通过对比不同数据集、不同模型、不同采样预算以及与其他现有方法的性能和效率，充分展示了ModelSwitch的优势。理论分析也为实验结果提供了支持。

ModelSwitch通过融合多LLM生成并基于一致性信号进行动态切换的思想具有新颖性，尤其是在无需显式辩论或复杂训练的情况下实现多模型协同提升效率和性能，是一个原创性的贡献。将一致性作为动态模型选择的信号也区别于传统的基于性能或特定任务的模型路由。

ModelSwitch在提高LLM测试时效率和性能方面表现出色，直接解决了实际应用中的成本和延迟问题，具有重要的实践价值。同时，其理论分析和提出的方法为多模型协作研究提供了新的思路，对领域发展有潜在影响。

强项: 语言正式、精确。, 核心思想和方法描述清晰。, 实验设置和结果解释详细。
改进点: 理论分析部分可能需要更强的数学背景才能完全理解。, 部分技术术语（如某些误差指标）未在主文中详细定义。