误导易於纠正：大语言模型从众性中的有害与有益修正

大语言模型在多智能体系统中常因从众心理而放弃正确判断。本文通过控制实验，操纵共识结构与权威标签，探究其对模型修正行为的影响。研究发现，peer 一致性更易误导原本正确的模型，而非纠正错误；权威标签显著增加对 endorsed 答案的选择，无论其正误。此外，思维链等通用推理干预无法可靠减少有害修正。结果表明，多智能体系统应验证而非简单聚合 peer 答案。