模型跨架構

深度分析

身份作為吸引子：大型語言模型中代理文件的幾何證據與跨模型通用性

研究以 LLM 探討代理身份文件是否形成吸引子。實驗比較原始核心、同義改寫與結構控制，發現同義改寫聚類更緊密且統計顯著。跨模型驗證顯示此現象具通用性，暗示語意主導身份吸引子形成，對 AI 代理持續性具深遠影響。