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官方账号arXiv cs.AI@Dylan Van Mulders, Matthias Bogaert, Dirk Van den Poel
推荐理由：这篇论文用LLM智能体模拟政党结盟谈判，设计了MILT和CIS两个新指标来追踪条款来源和影响力，在比利时选举数据上验证了有效性，对政治学和AI研究都很有参考价值。
政治联盟
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7月17日
09:40
该论文提出一个结合Supervised Fine-Tuning (SFT)、Direct Preference Optimization (DPO)和Retrieval-Augmented Generation (RAG)的多智能体框架，用于模拟政治联盟谈判。DPO注入攻击性政党人格，RAG将每个智能体限定在官方纲领内。在2019年佛兰德选举上部署，引入Multi-Layered Information Lineage Topology (MILT)追踪协议条款来源，以及Coalition Influence Score (CIS)聚合贡献度。三次独立模拟稳定输出N-VA领先CD&V和Open Vld的排名。基于纲领的条款溯源能可靠预测现实协议中实现的项目，而虚构内容则不能。