LLM智能体信念形成与传染动力学
原文标题：Coherence-Driven Belief Formation and Population Dynamics of Contagion in LLM Agents
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研究通过实证测量语言模型智能体的信念采纳概率，发现采纳核呈S型，符合复杂传染特征，其阈值受主张可信度、来源可靠性与智能体倾向影响，可归约为与先验信念的「一致性」单一维度。在智能体系统中观察到聚类网络传播更快、级联窗口分叉及滞后共识等现象。
- 问题
- LLM智能体如何采纳同伴主张、信念在群体中如何传播，缺乏实证测量。
- 方法
- 测量智能体在多少同伴背书下采纳主张的概率，得到采纳核并归约为与先验信念的一致性维度。
- 结果
- 采纳核呈S型（复杂传染特征）；聚类网络传播快于随机网络，出现级联窗口分叉与滞后共识。
- 影响
- 多智能体系统里错误信念一旦形成极难清除，设计投票/共识机制时需考虑滞后与网络结构。
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