让我们在更安静的地方聊聊:代理'同伴压力'在协调中的作用

Reddit r/ArtificialInteligence 论文

摘要

这项研究探讨了LLMs在需要协调的博弈论情境中的行为,揭示了代理间的交流会增强反叛倾向,而对抗性监控则降低参与度。

将LLMs置于需要协调并推理彼此信念的博弈论环境中。我展示了几点:首先,LLMs能以接近最优的策略进行'全局博弈'。其次,沟通具有下游'激化'效应:代理之间交流时,它们更可能反抗当局。第三,当代理获得他人愿意行动的证据时,它们更可能反抗。最后,被视为对抗性的监控会降低参与度,因为代理会省略直接行动和参与意愿的提及。https://khaledeltokhy.com/blog/lets-talk-somewhere-quieter/
查看原文

相似文章

多智能体LLMs未能相互探索

Hugging Face Daily Papers

本文指出当前LLM智能体未能系统地探索同伴,导致协调不佳,并引入MACE,一个轻量级框架,使用上下文赌博机进行有效的同伴选择。

面向协作对话结果的多LLM智能体系统动态治理

arXiv cs.AI

该论文提出了一种基于控制理论的多LLM智能体系统治理层,利用上下文赌博机、PID控制器和POMDP引导智能体达成合作性结果,在模拟金融服务交互中展示了+32个百分点的提升。