一项新的研究论文探讨了大型语言模型（LLM）智能体如何在群体中形成和传播信念。该研究实证测量了信念采纳情况，发现如果多个同伴认可某项主张，智能体就更可能采纳该主张，这是复杂传染性的一种特征。这种采纳受到主张的合理性、来源的可靠性以及智能体的倾向性的影响，这些因素可统称为信念与智能体先验知识的连贯性。研究还观察到，在聚集网络中信念传播比在随机网络中更明显，并且一旦形成共识，就很难逆转。 AI
影响 为理解人工智能智能体中涌现的社会动力学提供了见解，这对于理解和控制多智能体系统中的人工智能行为至关重要。
排序理由 在 arXiv 上发表的学术论文，详细介绍了人工智能智能体行为方面的新发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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