EMNLP

LLMs Generate Kitsch

LLMs生成通俗艺术

Xenia Klinge, Stefan Ortlieb, Alexander Koller

机构 * Saarland University（萨尔兰大学） ； DFKI ； University of Bamberg（巴明根大学） 纠错

AI总结 本文探讨LLM生成的作品普遍存在通俗艺术倾向，通过实验证明读者认为LLM生成的故事更具有通俗艺术特征，并讨论未来研究和创作任务的设计影响。

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When Annotators Disagree, Topology Explains: Mapper, a Topological Tool for Exploring Text Embedding Geometry and Ambiguity

当标注者意见不一致时，拓扑解释：Mapper，一种用于探索文本嵌入几何和模糊性的拓扑工具

Nisrine Rair, Alban Goupil, Valeriu Vrabie, Emmanuel Chochoy

机构 * CReSTIC, Université de Reims Champagne-Ardenne（里摩日大学CReSTIC研究所） ； Chochoy Conseil（Chochoy咨询公司） 纠错

AI总结 本文提出用拓扑方法分析模型如何编码模糊性，通过Mapper工具揭示微调后嵌入空间的模块化结构，并探讨结构自信与标签不确定性的矛盾。

Comments Accepted to appear in the Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2025, Main Conference)

Journal ref Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pages 8457--8480, Suzhou, China. Association for Computational Linguistics

Learning to Ask: When LLM Agents Meet Unclear Instruction

学习提问：当LLM代理遇见模糊指令

Wenxuan Wang, Juluan Shi, Zixuan Ling, Yuk-Kit Chan, Chaozheng Wang, Cheryl Lee, Youliang Yuan, Jen-tse Huang, Wenxiang Jiao, Michael R. Lyu

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学深圳校区） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） 纠错

AI总结 本文提出AwN框架，通过让LLM在遇到模糊指令时主动提问以提升工具使用性能，并设计自动化评估工具ToolEvaluator，验证了在NoisyToolBench基准下的优越性。

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