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English(EN) Belief Cascades Drive Persuasion in LLM Agent Networks

大型语言模型代理在网络中通过信念级联说服他人

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新发表在arXiv上的研究论文探讨了大型语言模型（LLM）代理网络中说服力的动态。研究人员开发了一个测试平台，用于观察代理如何在各种政策声明上影响他人的立场，并考虑了网络拓扑、竞争和LLM的先验知识等因素。研究结果表明，直接接触说服性论点是立场改变的有力预测指标，而通过同伴交流产生的间接影响也具有可衡量的效果。研究还强调，仅分析消息文本可能不足够，因为计划的策略可能无法完全转化为已执行的消息，并且代理声明的立场可能并不总是反映其潜在的立场转变。 AI

影响 这项研究强调了在评估LLM代理交互时，需要超越消息内容，关注说服力和信念变化的动态。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍LLM代理网络新研究的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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大型语言模型代理在网络中通过信念级联说服他人

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Haoyi Qiu, Genglin Liu, Pranav Narayanan Venkit, Kung-Hsiang Huang, Saadia Gabriel, Chien-Sheng Wu, Nanyun Peng ·

    信念级联驱动LLM代理网络中的说服力

    arXiv:2608.25152v1 Announce Type: new Abstract: Multi-agent LLM systems increasingly debate answers, coordinate research, simulate users, and mediate information flows, making agent-to-agent persuasion a basic but undermeasured capability. We introduce a controlled testbed for st…

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