Resumen: Introducimos el marco LLM-Nash, un modelo teórico del juego donde los agentes seleccionan las indicaciones de razonamiento para guiar la toma de decisiones a través de modelos de idiomas grandes (LLM). A diferencia de los juegos clásicos que asumen agentes que maximizan la utilidad con plena racionalidad, este marco captura la racionalidad limitada modelando el proceso de razonamiento explícitamente. El equilibrio se define sobre el espacio rápido, con acciones emergentes como la salida de comportamiento de la inferencia de LLM. Este enfoque permite el estudio de las restricciones cognitivas, la expresividad mental y el aprendizaje epistémico. A través de ejemplos ilustrativos, mostramos cómo los equilibrios de razonamiento pueden divergir de los resultados clásicos de NASH, ofreciendo una nueva base para la interacción estratégica en los sistemas habilitados para LLM.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 13 de julio de 2025.
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