## 要約：
LLMが黒箱として扱われる際にどのように調整を図るかを模擬的に研究し、辞書的かつ文脉的な共通化、非対称な影響関係、そして交渉様行為を明らかにした。
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## 翻訳：
大型言語モデル（LLM）は協力的な設定で Increasingly 部署されていますが、黒箱として扱われる際にどのように調整を図るのかについてはほとんど知られていません。我々は推論型コーディングタスクでの多エージェント、多ラウンドの議論を模擬的に7500回実施し、12万5千以上の発言から最終的な注釈とそれらの相互作用の履歴を生成しました。過程レベルの指標：コード安定性、セマンティック自洽性、文法的信頼度、さらには感情度と収束度を追跡することで調整動態を追跡します。明示的なロール指示がないにもかかわらず、LLMグループは辞書的かつセマンティック的に共通化し、非対称な影響関係を発展させ、交渉様の行動を示しました。この研究では、黒箱相互作用分析が Emergent 協調戦略を浮かび上がらせることができることを示しており、内部プローブベースの解釈手法に対するスケーラブルな補完的な方法となることを証明しています。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2512.00047)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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