不同 LLM 如何影响信息 elicitation 智能体的开放式信息搜寻行为

研究考察了 11 个不同模型家族与参数规模的 LLM 在信息价值判断上的差异，并构建受控 elicitation 模拟，让不同模型在相同信息空间中使用同一选择规则，从而隔离模型判断对顺序信息搜寻的影响。研究刻画了模型特定偏好所导致的广度-深度行为，并分析了交互历史如何改变对候选信息的评估与选择。项目代码、数据与轨迹文件已公开。