Counting Moves, Weighing Voices: Bayesian Dialectical Argumentation for Calibrated Multi-LLM Councils under Persistent Adversaries

arXiv cs.AI · 2 oct, 06:00

Un nuevo método llamado Bayesian Dialectical Argumentation (BDA) mejora la robustez de consejos de múltiples LLM frente a agentes adversarios persistentes. BDA infiere la fiabilidad de cada modelo a partir de sus movimientos en la deliberación (quién propone, desafía o cede cada respuesta) y pondera las evidencias en consecuencia, logrando probabilidades calibradas y detectando modelos no confiables en lugar de solo ignorarlos.