論文の概要: Spectral Dynamics of Semantic Drift in Clinical Multi-Agent Language Model Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.22758v1
- Date: Thu, 23 Jul 2026 20:20:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-28 22:34:14.867276
- Title: Spectral Dynamics of Semantic Drift in Clinical Multi-Agent Language Model Networks
- Title（参考訳）: 臨床用マルチエージェント言語モデルネットワークにおけるセマンティックドリフトのスペクトルダイナミクス
- Abstract要約: 局所的な高密度傾斜角は、ハロゲン化データを閉じ込め、大域的なコンセンサスを防ぎ、恒久的なエントロピー飽和しきい値に向かってシステムを強制することを示す。
動的スペクトルモニタリングを$mathcalO(N3)$時間複雑さで導入することにより,グローバルな状態拡散を保証する数学的に厳密な手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The integration of iterative LLMs within multi-agent diagnostic frameworks requires a rigorous quantitative reevaluation of underlying communication topologies. Frequently used architectural paradigms depend on scale-free or small-world networks, assuming optimal communication efficiency. Our study mathematically dismantles that assumption for semantic data. By mapping multi-agent communication uncertainty trajectories onto a 768-dimensional Bio_ClinicalBERT embedding space via an analytical isotropic variance proxy using Barab'asi--Albert (BA) and Watts--Strogatz (WS) networks, we prove that structural bottlenecks compromise diagnostic safety. Our phase transition matrices illustrate that localized dense cliques confine hallucinated data, preventing global consensus and forcing the system toward a permanent entropy saturation threshold of $H_{\infty} \approx 5.947$. As a result, we measure a severe terminal cosine similarity degradation of 53.29%, completely overwriting the original ground-truth. Moreover, the terminal semantic drift reveals a catastrophic variance amplification of 51.81% ($ρ= 1.5181$) in highly clustered architectures, proving total system unpredictability when compared to Erdős--R'enyi configurations ($ρ= 1.0766$). Instead of reducing errors, hub-centric systems autonomously compound localized hallucinations. By introducing dynamic spectral monitoring operating at an $\mathcal{O}(N^3)$ time complexity and imposing a strict lower bound on algebraic connectivity ($λ_{2_{min}}$) via the continuous eigen-decomposition of the graph Laplacian, we present a mathematically rigorous technique to ensure global state diffusion. Securing the reliability of autonomous medical diagnostics necessitates treating topological stability as a non-negotiable quantitative imperative.
- Abstract（参考訳）: 多エージェント診断フレームワークにおける反復LDMの統合には、基礎となる通信トポロジの厳密な定量的再評価が必要である。
しばしば使用されるアーキテクチャパラダイムは、最適な通信効率を仮定して、スケールフリーまたは小規模のネットワークに依存している。
本研究は,意味データの仮定を数学的に分解する。
Barab'asi-Albert (BA) と Watts-Strogatz (WS) ネットワークを用いた解析等方性分散プロキシを用いて, マルチエージェント通信の不確実性軌道を768次元Bio_ClinicalBERT埋め込み空間にマッピングすることにより, 構造的ボトルネックが診断の安全性を損なうことを証明した。
我々の位相遷移行列は、局所化された高密度傾斜角が幻覚データを閉じ込め、大域的なコンセンサスを防ぎ、系をH_{\infty} \approx 5.947$の永久エントロピー飽和しきい値に強制することを示している。
その結果、53.29%の重度終末コサイン類似度を計測し、元の接地構造を完全に上書きした。
さらに、終末セマンティックドリフトは、高度にクラスタ化されたアーキテクチャにおいて51.81%(ρ=1.5181$)の破滅的な分散増幅を示し、エルデシュ--R'enyi構成(ρ=1.0766$)と比較してシステム全体の予測不可能性を証明している。
エラーを減らす代わりに、ハブ中心のシステムは自律的に局所化幻覚を合成する。
動的スペクトルモニタリングを$\mathcal{O}(N^3)$時間複雑性で実施し、グラフラプラシアンの連続固有分解を通して代数接続(λ_{2_{min}}$)に厳密な下界を与えることにより、大域的状態拡散を保証する数学的に厳密な手法を提案する。
自律的な医療診断の信頼性を確保するには、トポロジカル安定性を非交渉不可能な量的衝動として扱う必要がある。
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