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谁是罪犯：评估推理能力在推理故事中的应用基准
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨大型语言模型在叙事推理中的能力，使用WhoDunIt数据集评估模型识别罪犯的能力。结果表明，尽管模型在原文中表现良好，但在特定名字替换情况下准确性下降。
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关键要点
- 本研究探讨大型语言模型在叙事推理中的能力。
- 使用WhoDunIt数据集评估模型识别罪犯的能力。
- 研究提出了一种新的数据集，挑战LLM在阅读和理解故事后识别罪犯。
- 通过多种角色级别的名字增强方法评估模型的鲁棒性。
- 研究发现，LLM在未修改文本上的表现可靠。
- 在某些广为人知的名字替换情况下，模型的准确性有所下降。
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