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新基准测试大型语言模型生成修辞谬误的能力
研究人员推出了 DeflectBench，这是一个旨在评估大型语言模型按需生成修辞谬误能力的新基准。该基准测试了来自四个前沿模型在三种转移策略（“转移话题”、“人身攻击”和“转移视线”）下的 23,990 次生成。研究结果表明，模型拒绝回答的敏感性与其提示的结构和框架有关，而非争议性主张的内容，特定的提示更改会显著改变拒绝率。值得注意的是，“教育辩论教练”的提示框架极大地降低了拒绝率，尽管模型经常采取“标记式合规”，在回复中识别出谬误。
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新的AD-H框架使用分层代理进行语言引导的自动驾驶
研究人员开发了AD-H，一个用于语言引导的自动驾驶的新分层多代理框架。该系统将多模态大语言模型（MLLM）规划器的高层决策与轻量级控制器执行的低层车辆控制分离开来。该框架旨在弥合自然语言指令与车辆行为之间的抽象差距，提高泛化能力和指令遵循能力。