多模型AI系统中的涌现协作审议：一种基于BFT的认知综合协议

arXiv:2606.00005v1 公告类型：新 摘要：我们提出了Consilium协议，这是一种基于拜占庭容错（BFT）的架构，用于结构化的多模型AI审议，将模型间的分歧视为认知信号而非错误。该协议为语言模型分配了工程化的认知角色——将模型是什么与其如何推理分离——并引入了一种从量化金融中改编的样本内/样本外验证框架，以区分训练数据共识与基于经验的结论。在涵盖10个领域类别32个主题的1,478次审议会话中，我们证明了：(1) 决定认知行为的是认知角色，而非底层模型：每批成本仅为0.0002美元的自由边缘推理模型产生的分析输出可与成本为10.69美元的前沿模型相媲美；(2) RLHF对齐训练造成了可测量的、特定领域的认知盲点——有争议的政策主题受到的对抗性挑战比成熟科学主题少12.3个百分点，而AI安全主题显示出不对称偏差（$\Delta$=11.6%），模型对‘AI是危险的’这一论断的挑战远强于对‘AI风险被夸大’的挑战；(3) 该协议自身没有方向性偏差（移民$\Delta$=2.3%，可再生能源$\Delta$=1.2%）；(4) 样本外证据检索验证了239个论断，证据检索率为100%，并发现了167个训练数据审议无法发现的盲点发现。随机化模型×角色分配的运行间重现性平均标准差为±2.2%。完整实验组（包括所有开销）的总成本为217美元。我们以MIT许可证发布协议规范，以支持独立验证。

# 多模型AI系统中的涌现式协作审议：一种基于BFT的认知综合协议
来源：https://arxiv.org/abs/2606.00005  
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