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Lost in Translation：测量非母语英语对大语言模型终端用户表现的影响
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AI 综述
2026-09-30 论文在 arXiv 发布，提出 FABLE 数据集（190,911 个英语提示变体，源自 174K 条真实用户写作类任务提示），评估 34 个开源权重大语言模型后发现：模型不会传播拼写等表面错误，但会镜像用户提示中的高阶修辞与词汇特征；提示词流利度越低，模型回复质量与流利度均显著下降。
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最新进展9月30日 12:00
arXiv 论文发布 FABLE 数据集与评估结果，揭示非母语英语提示会降低大语言模型回复质量与流利度。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
9月30日
- arXiv · Computation and LanguageLost in Translation：测量非母语英语对大语言模型终端用户表现的影响
论文提出FABLE数据集，包含190,911个英语提示变体，源自174K条真实用户写作类任务提示。评估34个开源权重大语言模型后发现，模型不会传播拼写等表面错误，但会镜像用户提示中的高阶修辞与词汇特征；提示词流利度越低，模型回复质量与流利度均显著下降。
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