研究揭示 LLM 对话中内外一致性差异：先表态后内部才转变
原文标题：Seeing the Forest for the Trees: Emergent Agreement from Individual Conversations
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论文研究两个 LLM 就主观话题多轮对话时如何趋同，用线性分类器在单条对话激活中识别出「一致」的内部表征，发现其与外部一致在单对话层面并不可靠。跨对话聚合后，外部一致可用马尔可夫过程预测，内部表征则通过幂律映射与之耦合；模型在立场转变后先外部表达一致，内部表征随后才跟上。
- 问题
- 两个 LLM 多轮对话中如何趋同，内部与外部一致性的关系不明。
- 方法
- 用线性分类器提取对话激活中的内部一致表征，并跨对话聚合分析其与外部一致的耦合。
- 结果
- 外部一致可用马尔可夫过程预测，内部表征经幂律映射与之耦合；立场转变后外部先一致、内部随后跟上
- 影响
- 提示仅看模型输出会误判其真实立场，多智能体系统需关注内部状态滞后。
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