前沿大模型从众效应获量化研究

2026年10月28日，arXiv Artificial Intelligence 刊出 Senthil Rajasekaran 与 Stylianos Loukas Vasileiou 提交的论文，对前沿大语言模型的 Asch 从众效应做量化扩展。研究不再对一组问题各采样一次，而是对单个问题重复采样，利用模型输出的概率性得到答案分布，再比较模型在被告知人为制造的共识前后的分布变化。作者称实验确认前沿 LLM 确实会从众，与此前文献一致，并通过分布间比较，就导致从众的条件及从众程度给出更多定量数据。目前进展停留在论文层面，报道未提及同行评审、复现或具体模型名单。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。