一项新近发表在arXiv上的研究调查了咨询对话中最小化回应的使用情况以及大型语言模型（LLMs）如何处理它们。研究人员发现，虽然像简短共情陈述这样的最小化回应对于有效的人类咨询至关重要，但当前的大型语言模型在生成的对话中对它们的代表性不足。尽管大型语言模型在被提示时可以产生最小化回应，但它们在确定其使用的适当上下文方面存在困难。此外，基于大型语言模型的评估指标可能会低估这些交互上恰当、简洁的表达。 AI
影响 凸显了大型语言模型在复制细微人类互动方面的局限性，为治疗性人工智能应用提供了改进方向。
排序理由 发表在arXiv上的研究论文，详细介绍了对大型语言模型行为的实证研究。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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