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University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校）

2026-07-23 至 2026-07-23 共收录 2 篇

2607.18232 2026-07-23 cs.CL 版本更新

It's Not What You Say, It's How You Say It: Evaluating LLM Responses to Expressions of Belief

重要的不是你说了什么，而是你怎么说：评估大语言模型对信念表达的回应

Kevin Du, Clara Kümpel, Michelle Wastl, Alex Warstadt

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院）； University of Zurich（苏黎世大学）； UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校）

AI总结研究用户信念表达形式对大语言模型的影响，引入基于语言维度的类型学，生成可控查询对，评估不同架构、规模和训练阶段的16个LLMs，发现响应行为差异及能显著说服模型的特定信念表达，揭示语言框架对模型情境整合的影响。

Comments Published at ACL 2026

2510.05592 2026-07-23 cs.AI cs.CL cs.LG cs.MA 版本更新

用于有效规划和工具使用的流内智能体系统优化

Zhuofeng Li, Haoxiang Zhang, Seungju Han, Sheng Liu, Jianwen Xie, Yu Zhang, Yejin Choi, James Zou, Pan Lu

机构 * Stanford University（斯坦福大学）； Texas A&M University（德克萨斯农工大学）； UC San Diego（圣地亚哥大学）； Lambda Website（Lambda网站）

AI总结研究针对大语言模型中工具增强方法的不足，提出可训练的流内智能体框架AgentFlow及Flow-GRPO训练方法，通过协调模块优化规划器，在多基准测试中表现优异，展现流内优化优势。

Comments 47 pages, 12 figures. ICLR 2026 Oral. Project website: https://agentflow.stanford.edu/