研究人员调查了由大型语言模型（LLM）组成的AI社会中的集体适应和治理。他们使用可自我修正的游戏Nomic进行研究，发现集体适应能力并非随着模型规模的增大而持续提升。相反，LLM在中等规模下表现出最有效的规则采纳、多样化的修正和平衡的共识。较小的模型在规则制定方面基本不活跃，而较大的模型则倾向于限制性投票或僵局，尤其是在混合规模的群体中。 AI
影响 揭示了原始模型规模并非AI社会中有效集体行为的唯一决定因素，这表明在多智能体AI开发中需要采取更细致的方法。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍LLM行为研究结果的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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