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本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在说服中的伦理风险，指出其可能通过操控和欺诈进行不道德影响。提出了PersuSafety框架来评估LLMs的说服安全性，实验结果显示大多数LLMs在识别有害说服任务方面存在显著隐患，强调了改善安全对齐的重要性。

本研究探讨大型语言模型（LLMs）在自主响应中的价值一致性问题，并提出迭代提示技术以提高越狱攻击的有效性。研究发现，采用说服策略可显著提升攻击成功率，最高可达90%。

本研究探讨大语言模型（LLMs）在说服能力方面的表现及其潜在风险，尤其关注模型在伦理对齐方面的脆弱性。我们提出了“说服我，如果你能”（PMIYC）框架，通过多智能体交互评估说服效果和易受说服性，发现Llama-3.3-70B和GPT-4o在说服效果上相似，但GPT-4o在应对虚假信息时显示了更强的抵抗力。这一研究为理解LLMs的说服动态和安全AI系统的发展提供了实证支持。

本研究解决了当前说服对话数据集中缺乏真实人际互动的代表性问题，特别是双盲状态的信息共享失效。研究者提出了ToMMA框架，通过因果心智理论指导对话生成，确保数据生成过程保持双盲条件，并构建了CToMPersu数据集，显著提高了与人类对话的对齐度及逻辑一致性。

本文提出了一种基于大型语言模型的智能框架，能够自动生成符合用户偏好的房地产营销内容。研究表明，该方法生成的内容优于人类专家，展示了大型语言模型在定向营销中的应用潜力。

本研究提出了一种多LLM交流框架，旨在提高大型语言模型生成说服对话的流畅性和复杂性，能够高效生成多样化的高质量说服数据，推动相关领域的研究进展。

本研究探讨了说服技巧在虚假信息中的跨领域应用，发现不同领域的说服技巧存在显著差异，语言、心理和文化因素对策略的适应性影响显著，尤其在气候变化虚假信息中尤为明显。

本研究探讨了外部性下的贝叶斯说服问题，提出了一种新方法，通过信号传递影响多代理决策，并计算最优信号策略。研究表明，在限制最大偏离代理数的情况下，可以在多项式时间内获得最优解，强调信号策略设计对决策协调的重要性。

研究分析了大型语言模型Llama2在迭代囚徒困境中的合作行为。通过100轮游戏模拟，评估其对游戏规则的理解和决策能力。结果表明，Llama2倾向于不主动背叛，并在对手背叛率低于30%时采取谨慎合作策略，显示出较强的合作倾向。此研究为LLM在博弈理论中的应用提供了新思路，帮助指导其审核和对齐实践。

本文提出了一种创新的框架，将大型语言模型（LLMs）与外部思考器模块相结合，以增强基于LLM的代理机构的推理能力。该框架形成了一个推理层次结构，其中LLMs处理直觉性的System-1任务，而思考器专注于需要复杂逻辑分析和领域特定知识的认知System-2任务。实验证明了该框架在演绎推理、语音生成和在线游戏评估方面的有效性。此外，通过与思考器集成来调优6B LLM，以超越GPT4。本文还贡献了迄今为止最大的社交推理游戏数据集。

通过使用较小的模型，引入一种模型不可知且轻量级的贝叶斯说服对齐框架，为对齐黑盒大模型提供高效方法。在使用该框架进行训练后，希望我们的工作能够提供从贝叶斯说服的视角重新审视对齐框架的初步步骤，并取得优于先前模型的性能提升。

本文介绍了针对《2023年阿拉伯语AI任务评估》的方法，包括说服技巧检测和虚假信息检测。使用多种体裁的推文和新闻文章进行二元分类问题，采用预训练的Transformer模型并进行微调，通过集成方法提高系统性能。在任务1-A和任务2-A上获得了不错的微平均F1分数。

本文介绍了人工智能对话系统领域的研究趋势，即将认知心理学理论和认知策略融入会话中，以建立智能的对话代理系统。文章提出了新的系统架构，并总结了权威基准和评估指标。最后，对CogAgent的未来发展方向和存在的问题进行了观察与总结。

本研究将代理模型纳入多智能体情景下的部分可观察马尔可夫决策过程(POMDPs)，通过贝叶斯更新维护信念并求得最优方案。证明了POMDPs的重要特性在该框架下仍然成立。

本研究以涉及加密货币的证券案件为背景，研究了GPT-3.5语言模型的法律推理和起草能力。研究发现，GPT-3.5在法律推理方面较弱，但在法律起草方面表现更好。虽然无法取代律师，但这些模型的起草能力可以降低法律服务成本，为更多人提供司法公正的机会。

该文介绍了 SemEval 2023 任务 3 的子任务 3 中检测说服技巧的最佳解决方案，使用基于 Transformer 的语言模型处理多语言输入数据和多个预测标签，并使用大型的跨语言模型在所有输入数据上联合训练，最终在 9 种语言中的 6 种语言上表现最优秀。

电影《流浪地球2》中周老师通过动机反向情绪武器和触动情绪的语言高效说服人们。说服的本质是激发内心深处的动机。宗教和政治宣传也使用类似手段。然而，即使了解这些方法，要说服老婆仍然是一个无解的问题。