arXiv · Multiagent Systems· Chand Sahil Mansuri, Xin Wang, Mengying Li, Bryan Acton, Rory Eckardt, Dhaval Patel, Sadamori Kojaku·· 8 hr agoSelectedAI score62
多智能体讨论在隐瞒异议时收益递减
Multi-agent discussion gains less when dissent is withheld
AI brief
arXiv 论文提出一个由四种行为（隐瞒异议、内化答案、看到异议后重新考虑、纠正到正确答案）构成的简约模型，解释多智能体讨论何时提升准确率、何时陷入错误共识。模型指出讨论推翻错误多数的前提是隐瞒率 c 低于临界值 c* = γ/(γ+a)，并通过贝叶斯方法从对话日志估计参数。在 HiddenBench 和 MedEInst 上，隐瞒率越高讨论收益越小；明确指示不隐瞒以及关闭推理都能提升收益。
Why it matters
研究揭示了讨论机制何时优于多数投票，为设计多智能体系统提供了可量化的边界条件。
Source: arXiv · Multiagent Systems · arxiv.org