When Reasoning Models Hurt Behavioral Simulation: A Solver-Sampler Mismatch in Multi-Agent LLM Negotiation

Diese Arbeit untersucht, wie verbessertes Denkvermögen in Sprachmodellen die Genauigkeit von Verhaltenssimulationen beeinträchtigen kann, insbesondere wenn das Ziel darin besteht, begrenzt rationales Verhalten abzubilden statt ein strategisches Problem zu lösen. Die Autoren identifizieren ein „Solver-Sampler-Mismatch“, bei dem LLMs überoptimieren, kompromissorientiertes Verhalten kollabieren lassen und zu Diversität ohne Treue in den Ergebnissen führen.