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

Este artigo explora como o aprimoramento do raciocínio em modelos de linguagem pode prejudicar a fidelidade de simulações comportamentais, especialmente quando o objetivo é amostrar comportamentos racionalmente limitados, e não resolver um problema estratégico. Os autores identificam um "descompasso entre solucionador e amostrador" onde LLMs super-otimizam, colapsando comportamentos de compromisso e resultando em diversidade sem fidelidade no resultado.