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原文
arXiv · Computation and Language· Ang Li, Yue Lin, Feifei Kou, Zhan Su, Prayag Tiwari, Wenhao Li, Shuhui Zhu, Hongyuan Zha, Baoxiang Wang·· 16 小时前AI 评分37

LLM 偏好推理中可行动不确定性的评测

Ask, Relax, or Act? Evaluating Actionable Indeterminacy in LLM Preference Reasoning

AI 导读

论文提出“可行动不确定性”(actionable indeterminacy)框架,区分何时行动、何时澄清、何时提出最小代价约束修复,并构建覆盖对象分配、会议安排、公寓选择与稳定匹配的求解器基准。实验发现,模型能识别需要澄清或修复的情形,却在已有正当行动时仍进行干预;正确决策标签也不保证生成可用的行动、问题或修复。明确响应要求可显著提升完全正确响应率,并改变干预决策。

来源:arXiv · Computation and Language · arxiv.org