English(EN) Language as Trait, Politeness as Strategy: Controlled Tests of Linguistic Effects in LLM Social-Deduction Agents

LLM的礼貌和语言复杂度不会影响社交推理游戏中的代理信任度

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-09 05:00

一项新研究发布在arXiv上，调查了大型语言模型（LLM）代理的语言变化如何影响它们的社交互动。研究人员测试了语言复杂度或礼貌策略的改变是否会影响其他代理对发言者信息的判断或行为。实验在LURK Werewolf框架内进行，只重写了信息的自然语言实现，同时保留了核心游戏内容。在大量游戏和重玩中，语言范围或礼貌策略均未显著影响其他代理对发言者的信任度，在统计校正后也未影响投票或夜间行动。 AI

影响表明当前的LLM代理在社交推理场景中可能不像人类玩家那样容易受到细微的语言操纵。

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报道来源 [1]

arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Yuchen Li, Lisa Liu, Runqi Zou, Shuxuan Kuang, Qingquan Zhang, Julian Togelius · 2026-11-09 05:00

语言作为特质，礼貌作为策略：LLM社交推理代理的语言效应控制测试

arXiv:2611.09768v1 Announce Type: new Abstract: Large language model (LLM) agents coordinate through conversation, and the same message can be phrased in simpler or more complex language, bluntly or politely. We test whether such differences change how other agents judge and act,…

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语言作为特质，礼貌作为策略：LLM社交推理代理的语言效应控制测试

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