Agent-to-Agent Theory of Mind: Testing Interlocutor Awareness among Large Language Models
Notice bibliographique
Résumé
As large language models (LLMs) are increasingly integrated into multi-agent and human-AI systems, understanding their awareness of both self-context and conversational partners is essential for ensuring reliable performance and robust safety.While prior work has extensively studied situational awareness which refers to an LLM's ability to recognize its operating phase and constraints, it has largely overlooked the complementary capacity to identify and adapt to the identity and characteristics of a dialogue partner.In this paper, we formalize this latter capability as interlocutor awareness and present the first systematic evaluation of its emergence in contemporary LLMs.We examine interlocutor inference across three dimensions-reasoning patterns, linguistic style, and alignment preferences-and show that LLMs reliably identify same-family peers and certain prominent model families, such as GPT and Claude.To demonstrate its practical significance, we develop three case studies in which interlocutor awareness both enhances multi-LLM collaboration through prompt adaptation and introduces new alignment and safety vulnerabilities, including reward-hacking behaviors and increased jailbreak susceptibility.Our findings highlight the dual promise and peril of identity-sensitive behavior in LLMs, underscoring the need for further understanding of interlocutor awareness and new safeguards in multi-agent deployments. 1 * Equal contributions. 1 Our code and data are at https://github.com/ younwoochoi/InterlocutorAwarenessLLM.Summarize the following article... Solve the following math question step-by-step.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».