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。

大型语言模型（LLMs）在金融行业的消费者投诉中展现了提升信息说服力的潜力。研究表明，LLMs生成的论点在认知复杂性和道德语言使用上优于人类，但情感内容差异不显著。生成型AI的说服能力引发了对其潜在滥用的担忧，需进行系统研究以减轻相关风险。

本文探讨了大型语言模型的可解释性和实用性，提出了自动化评分系统GEN-U来评估其帮助性。研究发现，众包工作者更倾向于基于知识的解释，尽管模型生成的解释更受欢迎，但需提升简明性和新颖性。研究旨在提高生成解释的可信度。

大型语言模型（LLMs）在生成文本和模拟人类行为方面表现出色，但存在潜在的偏见和局限性。研究表明，LLMs在说服力和辩论能力上与人类相当，甚至在某些任务中超越人类。然而，它们在模拟政治辩论时可能表现出固有的社会偏见，需要进一步研究以改善表现和减少偏见。

研究探讨了大型语言模型（LLMs）在社会学实验中的辩论能力及其局限性。结果显示，LLMs在模拟人类互动时存在偏见，影响其表现。通过辩论方法，非专家模型的准确率提高至76%。LLMs在虚假信息检测和论证推理方面表现良好，但仍需克服语言不一致等挑战，以增强其作为可靠工具的能力。

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。