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CMU Conitzer Coopshift 研究：后训练放大「记忆诅咒」
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AI 综述
CMU Conitzer Coopshift 研究发现，在多智能体合作中，随着能看到的历史回合增加，大型语言模型（LLM）的合作意愿减少。特别是在经过强化学习（SFT）和对齐（对齐）后，这种下降趋势比基础模型（Base）更为严重。
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最新进展10月21日 06:11
研究发现，LLM 在多智能体合作中随着历史回合增加合作意愿减少，SFT 和对齐后下降趋势加剧。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月21日
- Agent Control Flash NewsCMU Conitzer Coopshift：后训练放大“记忆诅咒”，多智能体合作研究新发现
能看到的历史回合越多，LLM 合作越少；SFT 与对齐后这种下降比 Base 更严重。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。