Can Multi-Agent LLMs Identify Their Peers? Stylometric Fingerprinting in Role-Constrained Political Analysis

Cet article étudie systématiquement si les LLM multi-agents peuvent identifier la famille de modèles derrière les textes d'analyse politique, même avec une anonymisation. Il évalue trois approches de classificateurs (LLM zero-shot, few-shot et T5-base affiné) sur une tâche d'attribution à cinq classes pour vérifier la suffisance de l'anonymisation.