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LLM智能体信念形成与传染群体动力学研究
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AI 综述
2026年10月5日,arXiv·Artificial Intelligence(一手)发表研究,实证测量LLM智能体的信念采纳概率,发现其采纳核呈sigmoid形态,具有复杂传染特征;阈值受声明可信度、来源可靠性和智能体倾向三个来源影响,且可由与先验信念的连贯性这一单一有效维度近似。群体动力学上,簇状网络比随机网络传播更广,并出现分岔级联窗口与自维持滞后共识,使共识一旦形成便远难于消除。论文共18页、6幅图,已被NeurIPS 2026 FAST工作坊接收。
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10月5日
- arXiv · Artificial IntelligenceLLM 智能体中信念形成的连贯性驱动与传染群体动力学
研究实证测量了 LLM 智能体的信念采纳概率,发现其采纳核呈 sigmoid 形态,具有复杂传染特征,阈值受声明可信度、来源可靠性和智能体倾向三个来源影响,且可由与先验信念的连贯性这一单一有效维度近似。群体动力学上,簇状网络比随机网络传播更广,并出现分岔级联窗口与自维持滞后共识,使共识一旦形成便远难于消除。论文共 18 页、6 幅图,已被 NeurIPS 2026 FAST 工作坊接收。
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