摘要
多智能体大语言模型审议通过多轮交换与修正答案以提升推理精度，但其运作机制尚不明确。本文将其建模为闭环动力系统，提出每个智能体拥有“隐藏内部信念”（即锚点），持续牵引其观点。研究表明该锚点可从审议中恢复，并解释了智能体置信度突破初始信念凸包的現象。实验验证了锚点在开放权重模型家族中的普遍存在及其对推理结果的关键影响。
AI 推荐理由
论文核心研究多智能体审议机制如何提升推理准确性，建模内部信念对推理收敛的影响。
研究机构
Department of CSE, University of North Texas, 76207, Denton, TX, USA
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