arXiv cs.CL· Yunze Xiao, Vivienne J. Zhang, Chenghao Yang, Weihao Xuan, Jen-tse Huang·· 11 小时前AI 评分42
大语言模型的“变色龙极限”：探究人格坍缩与同质化
The Chameleon's Limit: Investigating Persona Collapse and Homogenization in Large Language Models
AI 导读
研究将 LLM 多智能体模拟中人格响应聚集、无法覆盖人群多样性的现象形式化为“人格坍缩”，并用 Coverage、Uniformity、Complexity 三项指标量化其群体结构。
正文 · AI 翻译
摘要：大语言模型（LLM）已为调查受访者或应用用户等多智能体模拟提供支持。然而，LLM 缺乏此类模拟所需的人群层面多样性——带有详细人类画像的 LLM 响应会聚集成类，而人类响应则均匀填满整个空间。本文将这一现象形式化为 Persona Collapse，并用三个诊断指标量化其人群层面结构：Coverage（画像空间被占据的程度）、Uniformity（智能体在其上分布的均匀程度）和 Complexity（所产生行为的丰富程度）。在八种 LLM 上针对人格（BFI-44）、道德推理和自我介绍的测试中，Persona Collapse 普遍存在但依任务而异：CoSER-Llama-8B 在人格方面坍缩最严重，而在道德推理方面却最为多样。此外，采样更多画像并不能缓解这种坍缩。我们进一步展示了保真度与多样性之间的权衡：每个画像保真度最高的模型会产生最两极分化的人群。最后，针对画像的微调会进一步收窄人群，而非使其多样化。
| 学科： | 计算与语言（cs.CL） |
| 引用为： | arXiv:2604.24698 [cs.CL] |
| （或 arXiv:2604.24698v2 [cs.CL] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2604.24698 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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来自：Yunze Xiao [查看邮箱]
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2026年4月27日 星期一 17:01:48 UTC（1,773 KB）
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2026年10月16日 星期五 15:30:51 UTC（1,242 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org