在本文中，我们通过对大语言模型（LLM）代理的实验，直接测量信念采纳概率，即在有多少同伴支持某一主张时，代理接受该主张的可能性。实验结果显示，采纳核呈 S 型（sigmoid），符合复杂传染的特征。阈值受三类因素影响：主张的可信度、信息来源的可靠性以及代理自身的倾向性。这三维度可以用一个有效的单一维度来近似，我们称之为“与先前信念的一致性”。进一步的集体动力学实验表明，在聚类网络上信念的传播速度高于随机网络，呈现出复杂传染的典型行为。系统还表现出分叉的级联窗口和自维持的滞后共识，即形成共识相对容易，而消除共识则更为困难。
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