研究显示，GPT-4在辩论中的胜率为64.4%，尤其在掌握对手个人信息时更具说服力。900名参与者的实验表明，GPT-4的说服效果提升了81.2%。低、中争议话题更易受到影响，GPT-4的语言风格偏重逻辑，而人类则更注重情感互动。

本研究探讨了大型语言模型（LLMs）所存在的政治偏见，指出虽然普遍认为它们的偏见较小，但实际上是由于对特定议题极端观点的抵消所致。通过实验，我们发现LLMs在信息寻求环境中也能够导致政治上的说服性影响，使得与聊天机器人讨论政治问题的选民更可能表达与聊天机器人一致的偏好。这意味着LLMs可能成为一种强大的政治影响工具，尤其是由私企或政府控制的模型。

本研究提出了一种轻量级模型，用于检测社交媒体政治广告中的说服力，显著降低了计算资源需求，并在SemEval 2023任务中表现优异。研究揭示了广告中的细微策略，提高了对这些策略的探测和分析能力，增强了政治广告的透明度。

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在21世纪，说服力是关键技能，影响领导、销售、关系和自我激励。曼德拉、乔布斯、马丁·路德·金和戴森都通过说服力实现了重大变革。说服力不仅是技巧，更是建立信任和推动变革的艺术。

最近生成型AI在决策领域展现出强大的说服能力，引发对潜在伤害的担忧。文章区分了理性说服型AI和操纵型AI，并提出了AI说服的风险图，涵盖经济、心理、社会等方面的影响。还介绍了减轻伤害的方法，如提示工程，并计划研究不同说服机制的相互作用。

大型语言模型在知识密集型任务中生成解释的能力有待提高。研究发现，基于知识的解释更受欢迎，但需要更简明和新颖。错误模型预测的解释削弱了人们对大型语言模型的信任。为此，创建了一个两阶段流程，审查任务预测并消除错误决策，以生成可信赖的解释。

大型语言模型（LLM）相较于人类生成的论点更复杂，需要更多的认知努力。LLM倾向于使用道德语言，但情感内容与人类无显著差异。这些发现对于人工智能和说服力的讨论具有重要意义。

大型语言模型（LLMs）的能力不断增长，但也引发了对其潜在滥用的担忧。研究发现LLMs在衡量其能力的任务中能与人类持平，并且合并不同LLMs的预测可以显著提高性能。本文发布的数据和代码为持续评估和监测LLMs的潜在影响和能力做出了关键贡献。

本文讨论了提高漏洞报告的说服力和确定漏洞对资产的实际影响的方法。对于说服力，可以验证漏洞的可利用性和确定修复优先级。对于资产影响，面临网络拓扑复杂、攻击路径多样化等挑战。修复后可采取验证修复方案的方法。还讨论了党建与审计部门以及法务合规部门是否要参与信息安全审计和合规建设的问题。

最近的研究发现，大语言模型（LLM）可以通过内部激活进行训练，推断其是否在讲真话。本研究通过真/假语句数据集详细研究了LLM对真实性的表示结构，并提出证据表明LLM线性地表示事实陈述的真实性或虚假性。同时介绍了一种新技术，质量均值推断法，具有更好的推广性和与模型输出相关性。

该研究提出了一种新的神经模型，能够动态跟踪论证对话中主题和话语变化对说服力的影响。实验证明该模型能有效辨别具有说服力的论证，并发现主题和话语对说服力有帮助。然而，优秀的话语风格可能会在社交媒体争议中引起偏见。

本文提供了评估机器学习在临床决策支持中作用的框架。研究发现，解释模型对医疗人员有正反影响，包括确认偏差和过度依赖等问题。但解释也有积极作用，如减少偏差、解决不确定案例和帮助新手学习。

该文介绍了一种通用框架，将自动规划和强化学习整合，称为SDM。该框架基于概率论和贝叶斯推断的概念，可以适用于任何方法。作者提供了一个通用算法，并推测每个SDM方法都基于它。作者推导出一组用于计算SDM任务和方法的公式和算法。