异构 LLM 模拟中模型与人格的解耦

研究在由多个不同基础模型驱动的异构社交网络模拟中发现，智能体获得的互动量更多取决于其基础模型而非被分配的人格。随着混合模型数量增加，基础模型的吸引或排斥效应显著增强，网络动态可能在大规模下收敛于基础模型效应。研究通过内容中介分析展示了基础模型在跨语境中的可预测性，以及模型词汇模式与互动最大化风格之间的关系。