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K-Bench
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新的K-Bench基准评估LLM在心理健康对话中的安全性
研究人员开发了K-Bench，这是一个旨在评估大型语言模型（LLM）在高风险心理健康对话中安全性的新基准。该基准包含200个多轮场景，涵盖自杀和自残等主题，并由临床医生进行了校准。结果显示，虽然领先的模型在支持性对话中表现良好，但它们探索风险的能力差异很大。另一项独立审查表明，大多数现有的LLM心理健康基准依赖于不太可靠的数据来源，如社交媒体或LLM生成的内容，只有极少数使用了受保护的测试集。
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治疗性LLM：探讨临床安全与环境成本的权衡
一篇新发表在arXiv上的论文探讨了治疗性大型语言模型（LLM）在临床安全与环境影响之间的权衡。研究人员发现，尽管更高的临床安全分数是可取的，但它们可能导致能源消耗不成比例地大幅增加。研究表明，在这些敏感的AI应用中，仅仅使用更大的模型或在推理过程中进行更多的计算可能不是提高安全性的最有效方法。相反，动态模型选择和级联方法可能为维持临床性能提供一条更可持续的途径。