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作者提出了一种新颖的实验框架，旨在通过多实例交互来研究大语言模型（LLM）的身份形成过程，将其视为超图的演化。该框架与标准的多智能体辩论不同，它关注的是激活空间中的结构差异，而非任务性能。
本文将大语言模型中的推理视为一种内在的动力学过程，发现推理时的表征会自组织成低维流形。文章提出了一种基于内部动力学的无标签诊断方法，以评估推理质量，表明有效的推理受到几何和信息约束的支配。