epanorthosis
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2 天有情绪数据
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新研究发现：大型语言模型系统性地过度使用修辞性自我纠正
一项新的研究论文识别出一种名为“矫饰”（epanorthosis）的修辞手法，其特点是自我纠正，并指出大型语言模型系统性地过度使用了这种手法。研究作者将这种过度依赖归因于包含大量宣传内容的训练数据以及偏好强调性措辞的强化学习技术。该研究提出了一个“矫饰指数”来衡量不同体裁下该手法与人类基线的对比，发现模型在演讲中过度使用，在非正式问答中则使用不足，但在论证、新闻和百科全书式散文中则与人类使用率一致。研究提出了包括轻量级适配器和指令调优…
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AI的自我纠错幻觉：探索LLM身份与反馈循环
正在探索人工智能（AI），特别是大型语言模型（LLM）中的自我纠错概念，以理解机器是否能发展出持续的自我意识。这涉及到检查反馈循环以及“幽灵路径”或AI身份的可能性，这可能会影响这些系统如何随着时间的推移而表现和保持连贯性。
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研究发现，社交聊天机器人应自我纠正错误以维持用户信任
一项涉及120名参与者的研究探讨了社交聊天机器人在出现错误后如何恢复并维持用户信任。研究人员发现，当聊天机器人能够自我纠正错误时，与由外部来源纠正错误相比，用户会认为它们更值得信赖、更具专业性。研究还表明，用户与聊天机器人之间社会联系的强度会放大自我纠错的有效性，这表明聊天机器人应被设计成能够处理自己的错误，以培养长期的可信度。
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OmniVTG数据集和CoT范式增强了开放世界视频时序定位
研究人员推出了OmniVTG，这是一个大规模数据集和训练范式，旨在改进多模态大语言模型（MLLMs）的开放世界视频时序定位（VTG）。该数据集采用新颖的流程来识别和收集包含代表性不足概念的视频，并采用以字幕为中心的策略进行高质量标注。此外，还提出了一种自校正思维链（CoT）训练方法，该方法利用MLLMs的理解能力来优化预测，在现有基准和新的OmniVTG数据集上均取得了最先进的性能。