论文称网络拓扑不影响LLM群体共识
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论文称网络拓扑不影响LLM群体共识
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AI 综述
Sahil Rajesh Dhayalkar 发表的 arXiv 论文《Network Topology Does Not Matter》称，经典分布式共识理论的三项基础假设在 LLM 群体中不成立，网络拓扑不影响 LLM 群体的共识结果。 作者从 8 个指令微调模型的 token 概率中确定性提取连续置信度，基于 73,080 次受控交互实测 LLM 的更新算子，发现模型会更新到观测意见凸包之外，并出现负权重的主动排斥。论文据此称经典图论指标不适用于 LLM 群体，并警告多智能体审议可能可预测地饱和于集体妄想。
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最新进展10月31日 12:00
论文称网络拓扑不影响 LLM 群体共识，经典共识理论在 LLM 群体中失效报道时间线
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10月31日
- arXiv cs.AI论文称网络拓扑不影响 LLM 群体共识，经典共识理论在 LLM 群体中失效
arXiv 论文《Network Topology Does Not Matter》指出，经典分布式共识理论的三项基础假设在 LLM 群体中不成立。作者从 8 个指令微调模型的 token 概率中确定性提取连续置信度，基于 73,080 次受控交互实测 LLM 更新算子，发现模型会更新到观测意见凸包之外，出现负权重的主动排斥。
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