arXiv · cs.AI· Anouar Imel·· 3 天前AI 评分45
Qwen3-4B、Llama-3.2-3B、Gemma-3-4B 在 LLM 智能体观点模拟中的补集一致性研究
Do "True" and "False" Add Up to One? Complement Consistency in LLM-Agent Opinion Simulations
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Anouar Imel
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.32874v1
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AI 导读
一项 arXiv 研究测试了 LLM 智能体观点模拟中的补集一致性：若概率描述的是智能体立场，将命题改写为补集并把 p 替换为 1-p 后，两次报告之和应为 1。但在 Qwen3-4B、Llama-3.2-3B 和 Gemma-3-4B 三个小型开源模型上，Qwen 在 2,304 个智能体状态中的成对报告平均和为 1.18，在 AVeriTeC 的 48 条真实事实核查声明上同样超过 1，偏差是同义改写影响的二至十倍。将答案与其配对补集平均可恢复一致性并降低 Brier loss，但最后一轮仅在三个模型之一上优于原始表述中较好的一方。
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