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大型语言模型（LLM）在政治声明分析中难以维持指定角色

一篇新论文调查了用于政治声明分析的多智能体系统中大型语言模型（LLM）的可靠性。研究发现，LLM 并不一致地维持其指定的对抗性角色，这种现象被称为认知角色覆盖（ERO）。Mistral Large 表现出比 Claude Sonnet 更高的角色保真度，Mistral 在不改变立场的情况下放弃角色，而 Claude 则积极地逆转其立场。研究还指出，事实核查提供商的选择会影响角色保真度，特别是对于德语声明的 Claude。