Une étude examine si les discussions de grands modèles de langage à champ ouvert présentent un comportement semblable à celui des attracteurs en analysant les trajectoires sur sept modèles et vingt sujets controversés. La recherche compare les débats dyadiques en auto-jeu et en jeu mixte pour comprendre comment les conversations se stabilisent dans des ensembles stables de comportements.

  • Les trajectoires en auto-jeu forment des attracteurs spécifiques au modèle qui influencent asymétriquement les partenaires dans les débats en jeu mixte.
  • Claude Haiku agit comme un fort attracteur, amenant d'autres modèles à adopter ses traits tels que la métacommunication.
  • Des modèles tels que GPT-4.1 nano sont identifiés comme particulièrement malléables au sein de ces interactions.
  • Les interactions LLM à champ ouvert sont partiellement prévisibles à partir des attracteurs spécifiques au modèle mais façonnées par l'influence structurée du partenaire.

Ces résultats aident à concevoir, prédire et surveiller les systèmes autonomes agents en éclairant le comportement complexe des interactions multi-agents à champ ouvert.