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Guangliang Liu
Guangliang Liu
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LLM的道德推理通过实用推理方法得到增强
研究人员开发了一种新方法，通过关注实用推理和元实用链接来增强大型语言模型（LLM）的道德推理能力。该方法旨在弥合显式陈述与隐含道德含义之间的差距，并借鉴道德基础理论。在三个不同的道德推理任务上的实验表明，该方法显著提高了LLM泛化其道德推理能力的能力。
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New approach enables LLMs to acquire moral sensitivity by correcting errors
Researchers have developed a new approach to imbue Large Language Models (LLMs) with moral sensitivity, moving beyond simply aligning them with human values. This pragmatic inference method focuses on enabling LLMs to i…