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CuriousTogether 框架:好奇心驱动多智能体 LLM 协作
研究提出 CuriousTogether,从求新、认知与社会好奇心三个维度评估多智能体 LLM 交互。在八项任务中七项优于非好奇心设置,故事生成语义多样性提升最高 20.6%,刻板印象率下降 14.9 个百分点,但文化接地会损害精确推理。
arXiv NLP10 小时前
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研究提出 CuriousTogether,从求新、认知与社会好奇心三个维度评估多智能体 LLM 交互。在八项任务中七项优于非好奇心设置,故事生成语义多样性提升最高 20.6%,刻板印象率下降 14.9 个百分点,但文化接地会损害精确推理。
一篇 arXiv 论文在简化的周界防御仿真中比较了集中式 LLM 指挥官、基于拍卖的共识团队与独立智能体三种多智能体架构。结果显示共识团队突破率为 15%,明显低于指挥官的 32% 和独立智能体的 29%。研究还发现,让低成本模型掌握更多投标决策权会使突破率上升 38 个百分点,而提示中加入一句预…