异构 LLM 模拟中模型与人格的解耦研究

研究用多个不同基础模型构建异构社交网络模拟，发现智能体获得的互动量更多取决于其基础模型而非被分配的人格。当混合的模型数量增加时，基础模型的吸引或排斥效应显著增强，暗示网络动态在大规模下可能收敛于基础模型效应。内容中介分析显示基础模型跨语境具有可预测性，且模型的词汇模式与互动最大化风格存在关联。