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新方法衡量大型语言模型对效用最大化的遵循程度

东南大学的研究人员开发了一种新方法，用于衡量人工智能模型在不确定性下做决策时，对主观预期效用（SEU）最大化的遵循程度。他们的研究以GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet等大型语言模型的应用为例，引入了“SEU敏感性”作为一种分级度量。该方法学在Stan中实现并得到验证，探讨了与效用和信念相关的参数的可识别性和恢复情况，发现虽然SEU敏感性可以被精确恢复，但用有限数据精确估计效用和信念参数具有挑战性。