本研究提出NaVAB基准，评估大型语言模型与中国、美国、英国、法国和德国五国价值观的对齐度，旨在识别和减少价值冲突，提高全球适用性。

本研究提出了SOLAR框架，以解决大规模语言模型在个体主观性建模中的不足。该框架通过分析用户生成文本中的价值冲突和权衡，显著提升了推断结果和处理争议情境的能力，并解释了个体的价值偏好。

本研究评估了语言模型在高风险困境中的判断能力，特别是在复杂价值冲突中的表现。通过引入CLASH数据集，揭示了语言模型在模糊决策和价值转变理解方面的不足，准确率不足50%，强调了改进的必要性。

本研究探讨了AI伴侣与用户之间的价值冲突，开发了名为Minion的技术探针，结合专家和用户的解决策略。参与者在274个任务中以94.16%的成功率有效解决了冲突，并提出了设计建议，以减少冲突并增强用户的自我解决能力。