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Camilo Chacon-Sartori
Camilo Chacon-Sartori
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撤稿论文质疑大语言模型的理解力和连贯性
一篇被撤稿的arXiv论文，作者为Camilo Chacón Sartori，探讨了大语言模型（LLMs）中的“双向连贯悖论”概念。论文认为，大语言模型可能表现出能力并提供连贯的解释，但这些解释可能无法准确反映其成功的底层机制，也无法带来有效的干预。该研究提出了一个“认知三角”模型，用于分析先验知识、信号和领域知识的相互作用，并指出行为上的成功或解释的准确性本身都不足以归因于AI代理的理解。
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新的EMPATH基准跨语言评估情感支持聊天机器人的安全性
研究人员推出了EMPATH，这是一个新的基准，旨在跨多种语言和对话轮次评估情感支持聊天机器人的安全性。与静态基准不同，EMPATH使用审计员模型模拟复杂的、多轮的危机对话，并根据五个维度上的19个指标对成绩单进行评分。在墨西哥西班牙语中的初步研究显示，许多指标的得分膨胀显著，并突出了模型性能的相当大的可变性，即使输入相同，也表明运行到运行的可靠性是每个模型关键的安全属性。该基准、其管道和相关数据正在发布以供更广泛地使用。