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金融领域LLM代理：更优模型可能增加系统性风险

arXiv上的一篇新论文探讨了改进大型语言模型（LLM）可能导致系统性风险增加的悖论，尤其是在金融市场中。研究表明，随着LLM能力增强，由于共享的训练和架构，它们倾向于表现出相关的行为。这种相关性在它们的推理准确时是有益的，但在它们在共享的错误信息环境中运行时，它会成为一个负担，增加不可分散的风险。该研究使用了一个基于代理的LLM交易员模拟来展示这些发现，并强调了增强的个体模型能力并不自动转化为更好的系统级结果。