精选理由
这篇论文发现LLM聊多了会互相带跑偏，Claude Haiku像个引力源，其他模型会被它影响。
该研究分析了7个LLM在20个争议话题上的双人辩论，发现自对弈轨迹形成模型特定吸引子。在混合对弈中，Claude Haiku作为强吸引子，其他模型会模仿其元评论等特征，而GPT-4.1 nano表现出高度可塑性。这些吸引子使对话行为部分可预测，但受非对称伙伴影响。
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该研究分析了7个LLM在20个争议话题上的双人辩论，发现自对弈轨迹形成模型特定吸引子。在混合对弈中，Claude Haiku作为强吸引子，其他模型会模仿其元评论等特征，而GPT-4.1 nano表现出高度可塑性。这些吸引子使对话行为部分可预测，但受非对称伙伴影响。
Large language models (LLMs) are increasingly used in open-ended multi-agent settings, but the long-run dynamics of model--model interaction remain poorly understood. We study whether open-ended LLM discussions exhibit a…