When Is Collective Intelligence a Lottery? Multi-Agent Scaling Laws for Memetic Drift in LLMs
Este artículo introduce el modelo Quantized Simplex Gossip (QSG) para demostrar que el consenso en sistemas multiagente de LLMs surge a menudo de una deriva memética impulsada por el aprendizaje en contexto mutuo, donde la opinión colectiva puede ser el resultado de una lotería aleatoria en lugar de un razonamiento colectivo, y establece leyes de escalamiento que predicen la transición entre este régimen de deriva y uno de selección basado en sesgos.