很多模型放在一起，就会产生集体智能吗？

这期讨论一个容易被「多智能体」这个词带偏的问题：很多个大模型放在一起，什么时候只是更复杂的工作流，什么时候才可能出现单个模型没有的集体能力？

节目从两类证据展开。一类研究通过有向无环网络、角色分工和信息论指标，展示多智能体系统可以形成高阶互补；另一类研究在隐藏信息、多人辩论、专家协作和代码协作任务中发现，过度共识、专家稀释与协调成本会让团队反而输给单个成员。123456

更耐用的判断标准是把问题拆成三层：工程上的协作增益、高阶协调结构，以及可以跨任务迁移、在失败后重组策略的集体智能。听完你会得到一组阅读新论文时可复用的问题：它比较了什么基线，是否计算协调成本，测到的是共同答对还是不可替代的互补，以及优势能否离开当前的提示、拓扑和任务。