Page 233 - 《软件学报》2026年第6期

2552 软件学报 2026 年第 37 卷第 6 期

表 1 模型状态说明

状态 解释
① 低评分且高得分 回复质量高, 可优化其他模型
② 高评分且高得分 回复质量高, 不可优化其他模型
③ 高评分且低得分 回复质量低, 不可优化其他模型
④ 低评分且低得分 其他模型

算法 1. 互评量化机制.

T
输入: 模型 M 1 ,..., M N , 预设任务集 ;
′
输出: 所有模型可合作模型集 C, 可补充模型集 C .
1. //模型互评
2. for t k ∈ T do
3. for M i ∈ M do
4. 生成任务的回复 r ik
5. end
6. end
t k ∈ T do
7. for
8. for M i ∈ M do
M j ∈ M,i , j do
9. for
10. 生成回复的评分 S j (r ik )
11. end
12. end
13. end
14. //模型协作质量评估

15. for M i ∈ M do
16. 根据公式 (2) 计算评分等级集合 Given i
17. 根据公式 (3) 计算得分等级集合 Received i
18. 根据公式 (4) 和公式 (5) 计算评分 ScoreG i
19. 根据公式 (4) 和公式 (6) 计算得分 ScoreR i

20. 根据 ScoreG i 、 ScoreR i 、 、 d 2 以及表 1, 生成 C i 和 C ′
d 1
i
21. end
′ ′
22. 根据各个模型 C i 和 C 生成 C 和 C
i
23. return C i 和 C ′
i
表 1 的状态和解释基于如下理解.
(1) 高得分模型: 当模型的回复获得其他模型普遍高分时 (高 Received), 其输出具有跨异构模型的共识认可度,
可作为可靠的知识优化锚点.
(2) 低得分模型: 当模型的回复获得其他模型普遍低分时 (低 Received), 其输出不具有跨异构模型的共识认可
度, 不可作为可靠的知识优化锚点.
(3) 高评分模型: 当模型对其他模型输出频繁给予高分时 (高 Given), 其输出与异构模型群体知识空间的覆盖
度高, 不可作为可靠的知识优化锚点.
(4) 低评分模型: 当模型对其他模型输出频繁给予低分时 (低 Given), 其输出与异构模型群体知识空间的覆盖