本文探讨了大型语言模型（LLMs）的个性化定制与多语言支持，分析了其在不同语言查询中的一致性和质量。研究提出了LDFighter机制以减轻语言歧视，并引入风险评估框架和DwD方法以降低决策风险。此外，提出了ProbDiff自我评估方法，展示了LLMs在多任务检测中的潜力，强调其在处理模糊输入时的有效性。