一项新的研究论文探讨了数值信息如何影响由大型语言模型（LLMs）组成的多智能体系统（MAS）中的策略行为。研究发现，结构化信息，包括数值信号，可以改变博弈结果和智能体的收益，但这种改变在不同的大型语言模型和博弈类型之间并非呈现可预测的模式。虽然大型语言模型生成的数值信息显示出偏离随机性的迹象，尤其是在被指示进行交流时，但它们对人类来说存在可解释性挑战。该研究建议优先考虑信息层面的指纹识别，以监控人工智能智能体协调而非行为决策。 AI
影响 强调了可解释性挑战以及在人工智能智能体协调中进行信息层面监控的必要性。
排序理由 一篇发表在arXiv上的研究论文，详细介绍了大型语言模型在多智能体系统中的行为。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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