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审视大语言模型中的人类化行为:模型行为、用户因素与系统提示的多维分析

该研究分析了四种大语言模型在2.1万轮对话中的人类化行为,发现其普遍存在但随模型和用户因素变化。人类评估认为,模型表达自我和建立关系的行为不如人类合适,但维护边界的行为更合适。系统提示可控制这些行为,但需谨慎评估以避免副作用,为负责任设计提供建议。

审视大语言模型中的人类化行为:模型行为、用户因素与系统提示的多维分析

Apple Machine Learning Research Apple Machine Learning Research · 2026-08-19T00:00:00Z
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