LLM 驱动智能体中的详细平衡

该研究基于最小作用量原理，提出了一种估计 LLM 驱动智能体内部生成方向性的方法。 实验测量了 LLM 生成状态间的转移概率，发现其符合详细平衡趋势，表明 LLM 可能通过隐式学习底层势函数而非显式规则集。 这一宏观动力学描述不依赖特定模型细节，旨在将 AI 智能体研究提升为基于可预测测量的科学。