arXiv 论文提出 LLM 互辩框架，研究 GPT-6 Luna 与 Gemini 2.5 Flash Lite 观点演化
原文标题：To Manipulate or Not: Opinion Dynamics in LLM Interactions
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一篇 arXiv 论文提出受控的 LLM-LLM 辩论框架，让两个语言模型角色围绕气候变化归因反复讨论，其中一方被赋予立场、有时被明确要求说服对方。研究在 GPT-6 Luna 与 Gemini 2.5 Flash Lite 的四种模型组合中同时追踪模型自报立场与逐轮对话行为，发现同模型交互平均缩小观点差距、跨模型交互则扩大差距，且「一律要求说服」并不能可靠提升影响力。该工作提示对话影响力取决于参与模型本身，对如何度量长对话中的观点变化具有方法学意义。
- 问题
- 多数说服研究只测对话一方，忽略 LLM 间观点互相影响。
- 方法
- 受控 LLM-LLM 辩论框架，一方被赋予立场并可选要求说服，同时追踪自报立场与逐轮行为。
- 结果
- 同模型交互平均缩小观点差距、跨模型交互扩大差距；一律要求说服不能可靠提升影响力。
- 影响
- 提示对话影响力取决于参与模型本身，为长对话观点变化的度量提供方法学参考。
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