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Apple研究：LLM团队未能有效利用专家知识

来自Apple Machine Learning Research的一篇新论文揭示，多智能体大型语言模型（LLM）团队在利用专家知识方面存在困难，在ML基准测试中表现比单体专家差41.1%。与人类团队不同，这些AI团队倾向于平均化专家和非专家的意见，而不是恰当地权衡专业知识，这种现象被称为“整合性妥协”。这种行为随着团队规模的增大而恶化，并在模型对齐和有效利用专业知识之间产生了权衡，突显了自组织多智能体系统在利用集体智能方面存在的重大差距。