本研究提出了一种新颖的多样化指纹集成（DFPE）方法，旨在提升大型语言模型在复杂领域的性能。实验结果显示，DFPE在MMLU基准测试中的总体准确性比最佳单一模型提高了3%，在学科层面提升了5%。