CHOIR：自由列举式提问揭示 LLM 集成中各自不同的模型声音

CHOIR 框架把认知人类学的自由列举法用于 LLM 集成，通过反复抽取排序列表、聚类为提示词级概念并测量概念显著性。在 Infinity-Chat 100 与 27 题诊断集上，它复现 93/100 提示词高于随机水平的高表面一致性，并区分窄提示词与具备可恢复深度的宽提示词。基座模型身份是最强可恢复特征，persona 提示词只在基座模型签名内改变浮现概念。