LLM多智能体系统策略校准：用于真实披露的审计枢轴评分

研究提出审计枢轴评分机制（APSM），在LLM多智能体系统中通过策略校准实现真实置信度披露，确保诚实报告成为唯一最优响应。 APSM使用逆倾向加权稀疏审计和Clarke枢轴外部性收费，实验显示LLM智能体在Top-$K$激励下会夸大置信度，而APSM能将效用裕度扩大1.93倍。 该机制为多智能体协调提供了可靠的激励感知披露层，有助于在下游资源分配中解决策略性报告问题。