כתבה
arXiv cs.AI ·
למה דגלי דגלים טובים יכולים ליצור מערכות סיכוניות יותר: הוכחות מ-LLM Agents בשווקים פיננסיים
Why Better Models Can Create Riskier Systems: Evidence from LLM Agents in Financial Markets
דגלי דגלים טובים יותר יכולים ליצור מערכות סיכוניות יותר בשווקים פיננסיים. המחקר מציג תוצאות של סימולציות של סוחרים LLM של יכולת כללית שונה. נמצא כי דגלי דגלים טובים יותר מציגים התנהגות קורלציה גבוהה יותר, וכי זה יכול להיות סיכון. התוצאות עולות בקנה אחד עם תאוריית הפארדוקס של יכולת.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.04373v1 Announce Type: new Abstract: Large language models (LLMs) are being deployed at scale in consequential real-world systems, from financial markets to content moderation to hiring. We show that improving individual model capability can degrade rather than improve system-level outcomes. We hypothesize that shared training and architectures can lead more capable LLMs to behave more similarly, creating correlated actions that do not diversify away. We develop a general framework showing how this correlation creates a non-diversifiable risk floor and test its predictions in financial markets using an agent-based simulation with LLM traders of varying general-purpose capability. We find that: (1) frontier LLMs exhibit significantly correlated behavior that increases with capabi
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית