大语言模型智能体群体交互中的共识与事实动态

研究提出 RHEON 框架，将单模型种群视为随交互几何演化的自旋系统，以温度 T 为可调扰动，通过 Glauber 异步动力学探索共识形成。实验覆盖 432 种配置、生成 Eraclitus-4.7M 标记语料，发现智能体在首轮更新即获最强共识增益，邻居数加速收敛，但事实正确或幻觉的共识结果无法由初始状态预测，且最小化幻觉的温度依赖耦合方式，近贪婪默认并非最安全。