arXiv cs.CL· Haocheng Jiang, Herun Wan, Yongyuan Peng, Minnan Luo·· 3 小时前AI 评分33
RIVER 框架：超越最终结果，量化多智能体 LLM 交互中的论断级信息动态
Beyond Final Outcomes: Quantifying Claim-Level Information Dynamics in Multi-Agent LLM Interaction
AI 导读
RIVER 框架将多智能体 LLM 交互中的输出拆解为原子论断，从收敛、探索、保留三个维度量化论断级信息动态。在 40 个受控新闻生成案例上评测五种交互策略后发现：反复汇聚式交互提升收敛却收窄信息空间，分布式接力则信息更广但共享更少；方法特定约束会提升探索，同时削弱收敛与保留。
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org