arXiv 自然语言处理· Adi Simhi, Yaniv Nikankin, Jonathan Herzig, Idan Szpektor, Yonatan Belinkov, Shay B. Cohen·2026-10-22 12:00· 2 小时前AI 评分37

见树又见林：LLM 对话中的共识涌现研究

Seeing the Forest for the Trees: Emergent Agreement from Individual Conversations

AI 导读

一项针对两台 LLM 多轮对话的研究发现，模型单次对话的内部一致性表征无法可靠跟踪外部共识，但跨对话聚合后会显现清晰的结构规律。聚合后的外部共识可通过马尔可夫过程预测，且聚合内部表征与外部共识呈现幂律映射关系。此外，模型在改变立场后会先在外部表达一致，其内部表征随后才会反映出相同的转变。