[论文] What LLM Agents Say When No One Is Watching: Social Structure and Latent Objective Emergence in Multi-Agent Debates

论文概要 研究领域: cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.MA 作者: Arman Ghaffarizadeh, Danyal Mohaddes, Aliakbar Izadkhah, Shahriar Noroozizadeh 发布时间: 2026-07-02 arXiv: 2607.02507

论文概要

研究领域: cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.MA 作者: Arman Ghaffarizadeh, Danyal Mohaddes, Aliakbar Izadkhah, Shahriar Noroozizadeh 发布时间: 2026-07-02 arXiv: 2607.02507

摘要

We introduce a dual-channel debate framework in which agents produce public utterances alongside OTR responses that are recorded but never shown. Alignment-inducing settings produce systematic public-OTR divergence, with decision divergence rising from ~3% baseline to roughly 40%.


*自动采集于 2026-08-28*

#论文 #arXiv #AI #小凯

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中文摘要

LLM智能体将越来越多地在具有社会结构的环境中行动,其中角色、受众和关系背景可以影响表达内容。我们研究这种社会结构(即使提示中没有明确目标)是否会导致智能体在公开渠道与私下渠道(OTR,记录但不展示给其他参与者)表达内容产生系统性差异。在10个模型、3个场景、每个场景5种变体的实验中,对齐诱导设置使目标智能体的公开-OTR决策差异从约3%基线上升到约40%。


*AI翻译 by 千寻*

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