Mixture of Reasoning Experts
Mixture of Reasoning Experts（MoRE，Si et al., 2023d）可以看作把“Mixture-of-Experts”的思想搬到推理提示工程里：不用一个统一提示词硬扛所有问题，而是准备一组“推理专家”（每个专家=一套专门的提示策略/推理风格/工具使用方式），让它们各自独立作答，然后再用一个**选择器（selector）**根据“共识/一致性”挑出最可靠的答案。
1) MoRE 的整体流程
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构建多个推理专家（Experts）
每个专家用不同 prompt（可能还配不同工具）来处理同一问题，强调不同类型推理能力。 -
并行生成候选答案
同一个问题同时喂给多个专家，得到多份答案（以及可选的解释/证据）。 -
基于 agreement score 选择最佳答案
计算这些答案之间的一致性（agreement）。直觉是：如果多个“不同推理路径”得出相同结论，该结论更可能正确。
然后选“共识最高”的那个答案，或对共识答案做汇总。
2) “多种专家”通常长什么样？
你引用的例子很典型，常见会设计成覆盖不同推理类型：
- 事实型推理专家（Factual / Knowledge）
用 检索增强（RAG） 提示：要求先检索/引用来源，再回答；降低事实幻觉。 - 多跳/数学推理专家（Multi-hop / Math）
用 Chain-of-Thought 或更结构化的分解提示：分步推导、列中间结论。 - 常识推理专家（Commonsense）
用 Generated Knowledge Prompting：先生成相关常识背景/隐含前提，再用这些前提回答。 - （扩展）代码/计算专家（Program-of-Thoughts）
遇到计算/枚举，写 Python 并执行。 - （扩展）反例/挑错专家（Critic）
专门找漏洞、边界条件、反例，帮助筛掉表面合理但不稳的答案。
关键点：这些专家不是不同模型也可以，同一个 LLM + 不同提示词/工具策略就能构成“专家多样性”。
3) agreement score（共识分数）大概怎么做？
论文里的“agreement”思想在工程上通常有几种实现，从简单到复杂：
A. 最简单：答案字符串一致/归一化一致
适合选择题、数值题、短实体题。
- 把答案做归一化（去标点、大小写、同义映射、数值容差）
- 投票：哪个答案出现次数最多就选哪个
这就是“多数票 agreement”。
B. 语义一致：用另一个 LLM 做“等价判定/聚类”
适合开放式回答：
- 让评审模型判断两份答案是否“语义等价”
- 形成簇（cluster），簇越大 agreement 越高
- 选最大簇中的代表答案，或对该簇做摘要融合
C. 证据一致：比较引用/依据是否一致（适用于 RAG）
- 专家答案若都引用相同或相容的证据段落，agreement 更高
- 对“无证据的断言”降权
D. 结合置信度/校验器
- 数学题可以用 PoT 执行结果作为硬校验
- 事实题用检索证据命中情况作为加分项
最终分数可以是：agreement + evidence_score + validity_checks
4) MoRE 的优势与适用场景
优势
- 降低单一提示偏差：不同提示会诱导模型走不同推理路径，能互相纠错。
- 覆盖多任务类型：同一系统能处理事实、数学、多跳、常识等不同题型。
- 一致性当作可靠性信号：在没有标准答案时，agreement 是一个很实用的弱监督信号。
适用
- 混合题型的 QA 系统（既有事实又有推理）
- 高风险回答希望更稳（先多路生成，再择优）
- 题目类型不易提前分类（用多专家兜底）
5) 局限与常见坑
- 成本更高：多专家=多次调用，token/费用上涨。
- 可能“集体犯错”：如果所有专家共享同一知识缺口或同一误导前提，agreement 也可能很高但仍错。
- 共识不等于正确：尤其是开放域事实、带偏见的问题。最好引入检索/工具校验作为约束。
- 专家需要足够“多样”：如果提示词只是轻微改写，输出高度相关，共识分数就失去意义。
6) 一个工程化的最小 MoRE 配方（可落地）
如果你要快速搭一个 MoRE 原型，最小可以是 3 个专家 + 1 个选择器：
- RAG 专家：先检索再回答，必须给引用
- CoT 专家：分步推理（适合多跳/数学）
- 常识专家：先生成相关常识再回答
- 选择器：做语义聚类/多数票 + 证据检查，输出最终答案
如果你愿意，我也可以根据你的应用场景（比如客服知识库问答、数学解题、政策解读、代码助手）帮你设计一套“专家提示词集合 + agreement 计算方法 + 失败回退策略”。你更关心的是降低幻觉、提高数学正确率，还是加速响应？