English(EN) Can LLMs Trust Appropriately? Evaluating Calibrated Reliance on Imperfect Partners

新研究探讨 LLM 对不完美 AI 伙伴的信任问题

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-27 04:00

一篇新的研究论文探讨了大型语言模型（LLM）在多大程度上能够恰当地信任并与不完美的 AI 代理或人类伙伴进行协作。该研究引入了一个包含 324 个场景的基准测试，以评估模型是否能根据累积的证据理性地调整对伙伴的依赖程度。虽然顶尖的前沿模型表现出接近最优的决策能力，但其他模型则存在过度保护或购买没有信息价值的验证测试等问题。 AI

影响研究了 LLM 如何更好地与不完美的伙伴协作，这对于开发更强大的 AI 系统至关重要。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Mengdi Chu, Jintao Huang · 2026-10-27 04:00

大型语言模型能恰当信任吗？评估对不完美伙伴的校准依赖性

arXiv:2610.34107v1 Announce Type: new Abstract: Large language models increasingly collaborate with humans and peer AI agents whose contributions may be incomplete, inconsistent, or incorrect. Effective collaboration requires calibrated trust, whereby decisions to rely on, verify…

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大型语言模型能恰当信任吗？评估对不完美伙伴的校准依赖性

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