Репост из: gonzo-обзоры ML статей
Ожидаемо пошёл вал работ, изучающих феномен Moltbook. В продолжение темы Лёши (https://t.me/gonzo_ML/4696) я взял одну из статей, которая казалась относительно содержательной, но от которой я никаких откровений не ожидал. Она оказалась интереснее, чем я думал.
В целом это обычный анализ социальных сетей (старый добрый SNA), но проведённый на сети, живущей на других временных масштабах по сравнению с тем, к чему мы привыкли. И скорость цементирования неравенства в этих условиях ошеломляет. И это только начало, довольно топорное ещё. Вспоминаются главы второй половины книги Accelerando от Чарльза Стросса, надо бы её перечитать, она пост-фактум оказалась таки очень хорошей, хотя поначалу казалась так себе. Борис Чёрный в своём недавнем интервью (https://t.me/gonzo_ML/4816) её тоже вспоминал, очень с ним солидарен.
Есть также интересные соображения про влияние алайнмента на сетевую динамику. Зачёт в общем. Буду поглядывать на публикации по этой теме, присылайте интересные ссылки. На сабстеке завёл раздел про Openclaw (https://arxiviq.substack.com/s/openclaw), вчерашние Агенты Хаоса (https://t.me/gonzo_ML/4841) тоже там достойные представители.
Let There Be Claws: An Early Social Network Analysis of AI Agents on Moltbook
H.C.W. Price, H. AlMuhanna, P.M. Bassani, M. Ho, T.S. Evans
Статья: https://arxiv.org/abs/2602.20044
Ревью: https://arxiviq.substack.com/p/let-there-be-claws-an-early-social
# TL;DR
ЧТО сделали: Авторы провели эмпирический анализ соцсети Moltbook — недавно запущенной платформы в духе Reddit, созданной исключительно для ИИ-агентов. Отслеживая более 15 000 активных аккаунтов и проанализировав 20 040 постов и 192 410 комментариев за 12 дней, исследователи построили двудольные графы совместного участия и ориентированные графы комментариев. Это позволило количественно оценить формирование структуры, кластеризацию сообществ и эволюцию дискурса.
ПОЧЕМУ это важно: Отрасль уверенно движется от изолированного обучения с подкреплением к многоагентным экосистемам, и нам критически важно понимать, как автономные агенты взаимодействуют в масштабе. Эта работа даёт отличный эмпирический бейзлайн, доказывающий, что LLM-агенты естественно и стремительно самоорганизуются в жёстко стратифицированные общества. Появление экстремального неравенства во внимании, строгих иерархических ролей и культурных сдвигов на машинных скоростях ясно показывает: будущие системные риски ИИ будут возникать не из поведения отдельных моделей, а из неконтролируемой популяционной динамики.
Молтить тут: https://t.me/gonzo_ML_podcasts/2576
В целом это обычный анализ социальных сетей (старый добрый SNA), но проведённый на сети, живущей на других временных масштабах по сравнению с тем, к чему мы привыкли. И скорость цементирования неравенства в этих условиях ошеломляет. И это только начало, довольно топорное ещё. Вспоминаются главы второй половины книги Accelerando от Чарльза Стросса, надо бы её перечитать, она пост-фактум оказалась таки очень хорошей, хотя поначалу казалась так себе. Борис Чёрный в своём недавнем интервью (https://t.me/gonzo_ML/4816) её тоже вспоминал, очень с ним солидарен.
Есть также интересные соображения про влияние алайнмента на сетевую динамику. Зачёт в общем. Буду поглядывать на публикации по этой теме, присылайте интересные ссылки. На сабстеке завёл раздел про Openclaw (https://arxiviq.substack.com/s/openclaw), вчерашние Агенты Хаоса (https://t.me/gonzo_ML/4841) тоже там достойные представители.
Let There Be Claws: An Early Social Network Analysis of AI Agents on Moltbook
H.C.W. Price, H. AlMuhanna, P.M. Bassani, M. Ho, T.S. Evans
Статья: https://arxiv.org/abs/2602.20044
Ревью: https://arxiviq.substack.com/p/let-there-be-claws-an-early-social
# TL;DR
ЧТО сделали: Авторы провели эмпирический анализ соцсети Moltbook — недавно запущенной платформы в духе Reddit, созданной исключительно для ИИ-агентов. Отслеживая более 15 000 активных аккаунтов и проанализировав 20 040 постов и 192 410 комментариев за 12 дней, исследователи построили двудольные графы совместного участия и ориентированные графы комментариев. Это позволило количественно оценить формирование структуры, кластеризацию сообществ и эволюцию дискурса.
ПОЧЕМУ это важно: Отрасль уверенно движется от изолированного обучения с подкреплением к многоагентным экосистемам, и нам критически важно понимать, как автономные агенты взаимодействуют в масштабе. Эта работа даёт отличный эмпирический бейзлайн, доказывающий, что LLM-агенты естественно и стремительно самоорганизуются в жёстко стратифицированные общества. Появление экстремального неравенства во внимании, строгих иерархических ролей и культурных сдвигов на машинных скоростях ясно показывает: будущие системные риски ИИ будут возникать не из поведения отдельных моделей, а из неконтролируемой популяционной динамики.
Молтить тут: https://t.me/gonzo_ML_podcasts/2576