研究人员提出了一种依赖感知的标签聚合方法，用于改进多个大语言模型（LLM）评判系统中的判断聚合。该方法使用Ising模型对评判者之间的相关性进行建模，相比传统的加权多数投票法，在准确率上实现了9%-14%的提升。