Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）

Human-Like Anaphor Resolution in Large Language Models

大型语言模型中类人指代消解

Keane Zhang, Varshini Chinta, Raj Sanjay Shah, Sashank Varma

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 本研究探究话语结构等认知科学确定的指代消解影响因素对GPT-2-XL等五个开源权重LLM的作用，发现部分LLM对部分因素具类人敏感性，明确了LLM近似人类指代消解的条件。

Comments 7 pages, 6 figures, 1 table. Presented at CogSci 2026 and the 2026 Annual Meeting of the Society for Text & Discourse. Code: https://github.com/wristy/anaphor

Role Steering of Language Models for Social Simulations

用于社会模拟的语言模型角色引导

Isaac Song, Mohammed Rehan Parwani, Glenn Matlin, Emile Anand, Akhil Theerthala, Arjun Chatterjee, Anthony Wen-Ming Zang, Maria Kostylew, Yonadav G. Shavit, Sebastien Krier, Mark Riedl

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； ML Alignment & Theory Scholars (MATS)（ML对齐与理论学者组织（MATS）） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Oxford（牛津大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； OpenAI（开放人工智能公司） 纠错

AI总结 该研究提出针对语言模型智能体的角色引导筛选工作流，在OLMo-3-7B-Instruct上验证其角色画像对齐度更高且词汇多样性更好，发现需按角色选引导系数而非统一高强度设置。

Comments 35 pages. Published at the Social Sim'26 Workshop, COLM 2026. Code: https://github.com/eilab-gt/casting-call-vectors