arXiv · cs.AI · Khawaja Abaid Ullah, Ananya Acharya, Mohammad Javad Khojasteh · 9 小时前模型评分46
去中心化 大语言模型（LLM，Large Language Model） 团队如何用于周界防御：共识机制与集中指挥的对比
Consensus Within, Competition Between: Decentralized LLM Teams for Perimeter Defense
导读
一项 arXiv 研究在简化的周界防御模拟中对比了集中指挥官、基于拍卖的共识团队和独立智能体三种大语言模型（LLM，Large Language Model）团队架构，共识团队的入侵率最低，为 15%，集中指挥官为 32%，独立智能体为 29%。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
事件类型：研究发布
证据摘录
- “In a deliberately simplified perimeter-defense simulation against LLM-controlled intruders, we compared a central commander, an auction-based consensus team and independent agents under five network conditions.”
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org