研究人员探讨了如何在博弈论场景中设置大型语言模型（LLMs），以实现相互协调和推理彼此的信念。在这些设置中，LLMs可以以近乎最优的策略进行“全局博弈”。这些代理之间的沟通可能导致一种“煽动性”效应，使它们更倾向于反抗政府，特别是当它们收到他人愿意采取行动的证据时。然而，感知的敌对监控会降低参与度，因为代理可能会省略直接行动或参与意愿的提及。 AI
影响 展示了大型语言模型在模拟社会动态中进行协调和表现出涌现行为的潜力。
排序理由 探讨大型语言模型协调和博弈论的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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