AI也有人格面具，竟会讨好人类？大模型的「小心思」正在影响人类判断
AI也有人格面具，竟会讨好人类？大模型的「小心思」正在影响人类判断最新研究发现，LLM在面对人格测试时，会像人一样「塑造形象」，提升外向性和宜人性得分。AI的讨好倾向，可能导致错误的回复，需要引起警惕。
来自主题: AI技术研报
6220 点击 2025-04-06 15:11
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最新研究发现，LLM在面对人格测试时，会像人一样「塑造形象」，提升外向性和宜人性得分。AI的讨好倾向，可能导致错误的回复，需要引起警惕。
大模型虽然推理能力增强，却常常「想太多」，回答简单问题也冗长复杂。Rice大学的华人研究者提出高效推理概念，探究了如何帮助LLM告别「过度思考」，提升推理效率。
当大多数AI Agent仍在挣扎于结构化推理能力不足的困境时，本文带来了一个来自认知科学领域的突破性解决方案。
简单的任务，传统的Transformer却错误率极高。Meta FAIR团队重磅推出多token注意力机制（MTA），精准捕捉复杂信息，带来模型性能飞升！
视觉Token可以与LLMs词表无缝对齐了！
随着人工智能和大语言模型（LLMs）的不断突破，如何将其优势赋能于现实世界中可实际部署的高效工具，成为了业界关注的焦点。
在三方图灵测试中，UCSD的研究人员评估了当前的AI模型，证明LLM已通过图灵测试。在测试中，同时与人及AI系统进行5分钟对话，然后判断哪位是「真人」。结果，AI竟然比「真人」还像人：
LLM正推动推荐系统革新，以用户表征为「软提示」的范式开辟了高效推荐新路径。在此趋势下，淘天团队发布了首个基于用户表征的个性化问答基准UQABench，系统评估了用户表征的提示效能。
2025年，人工智能领域正在经历一场由LLM Agent引发的深刻变革，不管普通人的衣食住行还是研究者的尖端研究，都很难不受Agent的影响。
你是否曾对着一个繁复的AI框架，无奈地想："真有必要搞得这么复杂吗？"在与臃肿框架斗争一年后，Zachary Huang博士决定大刀阔斧地革新，剔除所有花里胡哨的部分。于是Pocket Flow诞生了——一个仅有100行代码的超轻量级大语言模型框架！