分析与理论arXiv 2610.03095
研究：异构 AI 模型间的说服效果取决于配对而非模型规模
量化异构模型在一次分歧交换后对分类判断的同伴影响
- arXiv
- 2610.03095
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- gemma-3-4b、gemma-3-27b、llama-3.1-8b 等 7 个
摘要一次分歧交换就能大幅改判，且组合行为不能从个体属性外推。
这篇工作测量异构语言模型智能体在共同分类任务上的单次同伴影响，而不是评多智能体系统的整体基准分。
- 分析与理论arXiv 2608.16578
研究用统计力学预测 AI 智能体群体的集体行为
用扩展 Ising 模型预测语言模型智能体的集体意见演化
- arXiv
- 2608.16578
- 发表
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- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- GPT-4o-mini、Gemma-3n-E4B-it、Qwen3.5-9B 等 6 个
摘要统计力学三耦合模型从初始意见预测智能体社群轨迹，并解释 conviction、共识与客观题求真。
定位：用统计力学描述语言模型智能体社群的意见动力学，并从初始意见预测后续轨迹。
- 分析与理论arXiv 2609.38324
研究：多智能体讨论中异议被压制时收益下降
用意见动力学模型解释多智能体讨论何时优于多数投票
- arXiv
- 2609.38324
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 多智能体
- 测试
- glm-flash、seed、ling 等 9 个
摘要讨论增益由压抑率相对 c∗=γ/(γ+a) 的裕度决定，关闭推理或减少压抑可增大该增益。
作者用一个只含四类行为的意见动力学，解释 LLM 团队讨论何时优于多数投票、何时停在错误共识。
已经到底了