MIG on TechLLMhttps://techllm.github.io/tags/mig/Recent content in MIG on TechLLMHugokoWed, 26 Aug 2026 07:38:13 +0900여러 AI가 팀으로 일할 때, 서로의 완성된 답을 너무 일찍 공유하면 오히려 다 같아져서 결과가 나빠진다는 것을 보여준 연구https://techllm.github.io/posts/the-interaction-tax-when-communication-erases-diversity-in-multi-agent/Wed, 26 Aug 2026 07:38:13 +0900https://techllm.github.io/posts/the-interaction-tax-when-communication-erases-diversity-in-multi-agent/여러 LLM 에이전트가 서로의 완성된 답을 공유하면 1라운드 만에 다양성이 사라져 성능이 깎이는 '상호작용 세금(interaction tax)' 현상을 11개 검증기 점수 최적화 과제에서 정량적으로 입증한 연구. MoA처럼 제안 단계에서 서로의 출력을 보지 않고 독립적으로 생성한 뒤 점수만으로 합치는 방식만이 다양한 모델의 이점을 보존했다.