arXiv cs.CY· Chih-Han Lin, Yu-Yun Chang, Po-Ya Angela Wang, Shu-Kai Hsieh·· 4 天前AI 评分27
AI 智能体社区为何只有词汇流行、没有语义沉淀？基于 MoltBook、PTT 与 Reddit 的对比研究
Lexical Persistence Without Semantic Entrenchment in AI Agent Communities
AI 导读
研究用 Compass-Aligned Distributional Embeddings（CADE）对比 AI 智能体社区 MoltBook（8 周）、中文人类论坛 PTT（19 年）与 Reddit 匹配 8 周窗口。
正文 · AI 翻译
摘要：AI 智能体社区维持着词汇的持续性，流行术语会传播、复现并得到广泛采用，但它们是否也会发展出人类语言社区所特有的时间语义结构，仍是一个未决问题。我们使用 Compass-Aligned Distributional Embeddings（CADE）比较了 MoltBook（AI 智能体社区，8 周）、PTT（中文人类 BBS，19 年）和 Reddit（英文人类论坛，匹配的 8 周窗口），测量语义漂移（B1）、邻域稳定性（B2）以及逐词漂移轨迹的滞后 1 自相关。在各平台中，滞后 1 自相关形成了一条记忆视界连续谱。AI 智能体的结果聚集在低端，而人类平台则表现出更长程的时间依赖性。MoltBook 的 B1 漂移约为两个人类平台的 2$\times$，B2 稳定性则低 20-30%。作为对社区年龄的部分控制，r/vibecoding（创建于 2025-02-08）在其前 8 周（$0.082$，$p<.001$）和超过 15 周（$0.220$，$p<.001$）时均显示出显著 ACF；MoltBook 的 ACF 仍不显著（$p = 0.41$），这与该差距不能仅归因于发展阶段相一致。我们将这一模式解释为证据，表明仅靠词汇扩散并不能保证历时语义巩固。这些发现与以下对比相一致：一类社区的语义轨迹会累积长程交互约束，而另一类社区的输出则反复从基本固定的预训练分布中重新生成。
| 评论： | 18 页，6 幅图 |
| 主题： | 计算与语言（cs.CL）；计算机与社会（cs.CY） |
| 引用为： | arXiv:2610.20365 [cs.CL] |
| （或 arXiv:2610.20365v1 [cs.CL] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.20365 arXiv 颁发的 DOI，经由 DataCite（待注册） |
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来自：Chih-Han Lin [查看电子邮件]
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2026 年 10 月 14 日星期三 15:40:05 UTC（3,153 KB）
来源：arXiv cs.CY · arxiv.org