稀有、相关却仍错误：记忆如何让 LLM 群体决策失效

论文研究 LLM 群体讨论被压缩为简短记忆供最终决策者使用时，应保留哪些信息。作者提出 CrossProfile 诊断基准，含 60 个模板、480 个任务，在固定文本的前提下交叉控制支持、诱饵与无关事实的归属。在 Qwen2.5-7B、Llama-3.1-8B 和两个 DeepSeek 模型上，按稀有性筛选与按相关性筛选两种启发式均在可预测处失效：相关性筛选会重新引入同主题诱饵，在经典隐藏画像配置下即使完美相关性过滤也比最稀有优先选择低 23 至 31 分；最稀有优先平均不优于随机。

AI推荐理由 提出 CrossProfile 诊断基准，交叉控制支持、诱饵与无关事实的归属，检验 LLM 群体决策中记忆压缩的启发式失效，结论具体（相关性筛选因诱饵同主题而损失 23–31 分）。属于对多 Agent 决策机制的实证分析，应用面较窄。