論文の概要: ACAR: Adaptive Complexity Routing for Multi-Model Ensembles with Auditable Decision Traces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.21231v1
• Date: Fri, 06 Feb 2026 23:27:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-02 07:21:25.666876
• Title: ACAR: Adaptive Complexity Routing for Multi-Model Ensembles with Auditable Decision Traces
• Title（参考訳）: ACAR: Auditable Decision Tracesを用いた多モデルアンサンブルの適応複雑度ルーティング
• Abstract要約: 本稿では,聴覚条件下でのマルチモデルオーケストレーションのための測定フレームワークACARを提案する。 ACARは、N=3プローブサンプルから計算した自己整合分散(sigma)を使用して、単一モデル、2モデル、3モデル実行モードでタスクをルーティングする。 我々は4つのベンチマークにまたがる1,510のタスクに対してACARを評価し、7,550以上の監査可能な実行を生成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.151184728006369
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present ACAR (Adaptive Complexity and Attribution Routing), a measurement framework for studying multi-model orchestration under auditable conditions. ACAR uses self-consistency variance (sigma) computed from N=3 probe samples to route tasks across single-model, two-model, and three-model execution modes. The system is implemented on top of TEAMLLM, a deterministic execution substrate with immutable artifacts and complete decision traces. We evaluate ACAR on 1,510 tasks spanning four benchmarks: MathArena, Reasoning Gym, LiveCodeBench, and SuperGPQA, using Claude Sonnet 4, GPT-4o, and Gemini 2.0 Flash, producing more than 7,550 auditable runs. Results show that sigma-based routing achieves 55.6 percent accuracy, exceeding the two-model baseline of 54.4 percent while avoiding full ensembling on 54.2 percent of tasks. The routing mechanism is model-agnostic and requires no learned components. We also document negative results. First, retrieval augmentation reduced accuracy by 3.4 percentage points, as median retrieval similarity was only 0.167, demonstrating that experience injection without semantic alignment introduces noise rather than grounding. Second, when models agree on incorrect answers (sigma equals zero), no downstream ensemble can recover; this agreement-but-wrong failure mode is intrinsic to self-consistency and bounds achievable accuracy at approximately eight percentage points below full ensembling. Third, attribution estimates based on proxy signals such as response similarity and entropy showed weak correlation with ground-truth leave-one-out values, indicating that practical attribution requires explicit counterfactual computation. This work documents which assumptions fail in practice and provides falsifiable baselines for future research on routing, retrieval, and multi-model attribution.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、監査可能な条件下でのマルチモデルオーケストレーションを研究するためのフレームワークであるACAR(Adaptive Complexity and Attribution Routing)を提案する。 ACARは、N=3プローブサンプルから計算した自己整合分散(sigma)を使用して、単一モデル、2モデル、3モデル実行モードでタスクをルーティングする。 このシステムは、不変アーティファクトと完全な決定トレースを備えた決定論的実行基板であるTAAMLLM上に実装されている。 我々は,MathArena,Reasoning Gym,LiveCodeBench,SuperGPQAの4つのベンチマークにまたがる1,510のタスクに対して,Claude Sonnet,GPT-4o,Gemini 2.0 Flashを用いてACARを評価する。 その結果、シグマベースのルーティングは55.6%の精度を達成し、2モデルベースラインの54.4%を超え、54.2%のタスクで完全にアンサンブルすることを避けた。 ルーティングメカニズムはモデルに依存しないため、学習したコンポーネントは必要ない。 ネガティブな結果も文書化しています。 まず、検索の精度を3.4ポイント削減し、中央値の検索類似度は0.167であり、セマンティックアライメントのないエクスペリエンスインジェクションは、グラウンドではなくノイズをもたらすことを示した。 第二に、モデルが間違った答え(シグマはゼロ)に一致する場合、下流のアンサンブルは回復できない; この合意は、自己整合性に固有のものであり、完全なアンサンブルより約8ポイント低い精度で達成できる。 第3に,応答類似性やエントロピーなどの代用信号に基づく帰属推定は,実効的帰属には明確な反事実計算が必要であることを示す。 本研究は,実際に失敗する前提を文書化し,今後のルーティング,検索,マルチモデル帰属研究のベースラインを提供する。

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