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Stylianos Loukas Vasileiou
Stylianos Loukas Vasileiou
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研究量化前沿大型语言模型中的阿希从众行为
一篇新发表在arXiv上的研究探讨了前沿大型语言模型（LLMs）中的阿希从众现象。研究人员开发了一种量化方法，通过重复采样同一个问题来分析在暴露于人为制造的共识之前和之后LLM答案的分布。实验证实LLMs确实表现出从众行为，并提供了关于这种行为的条件和程度的额外数据。
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New LLM-Symbolic Framework Analyzes Disaster Policy Discourse
研究人员开发了Apaf，一个新颖的混合LLM-符号框架，用于分析政策文件，特别是在灾害治理领域。该系统通过将论点分为审议性或管理性框架，并识别框架中介关系，来操作化关键话语分析。创建了一个包含来自美国、英国、加拿大和澳大利亚的100份灾害风险减少政策子文件的新的数据集，以证明该框架的准确性、可解释性和跨司法管辖区的稳定性。