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原文链接

https://www.eaiib.agh.edu.pl/wp-content/uploads/2024/09/Ravi_raj_PhD-Dissertation.pdf

通向审慎的智能体：评估大型语言模型的审慎能力

提出方法

我们提出了LLM-审慎质量指数，这是一个用于评估LLMs审慎能力的框架。该方法将政治科学中的审慎质量指数与适用于LLMs的具体指标结合起来。通过使用各种LLMs作为智能体在模拟环境中的政策讨论中进行实验，我们在复杂公共政策场景下评估了审慎的质量以及AI智能体的可信度。

创新点

开发用于评估LLM审慎能力的LLM-审慎质量指数。
引入具有复杂公共政策场景的受控模拟环境。
识别并分析当前LLMs在审慎能力中的潜力与局限，如在正当理由推理方面表现出色（评分9.41 / 10），但在讲故事和积极提问方面存在困难（分别评分为2.43 / 10 和 3.41 / 10）。

我们的研究发现显示，像GPT-4o这样的模型在提供正当理由推理方面表现出色（评分9.41 / 10），但在审慎的社交层面如讲故事和积极提问方面表现不佳（分别评分为2.43 / 10 和 3.41 / 10）。观察到一个强相关性，即LLM尊重他人论点的能力与其改变立场的可能性之间存在联系，表明在不调整其基本观点的情况下接受有效反驳论证的潜在限制。总体而言，我们的工作提供了一个全面框架，用于评估和探究LLM智能体在各种政策领域的审慎能力，并为开发更具审慎性的AI奠定了基础。

原文链接

https://openreview.net/forum?id=gEg2p6Az1k

人机交互中的代理策略评估方法

研究问题

如何有效地将人工监督融入复杂用户界面环境（如网页浏览器）中自动化代理的决策过程，以确保遵守组织政策并保持高任务准确率？

方法

为了解决研究问题，开发了一种新的机制来促进智能代理与人类主管之间的通信，在需要用户确认的关键决策或行动时。该方法包括：

一个静态方法 human_in_the_loop，充当沟通桥梁。
在支持政策合规性评估的GitHub项目结构中的实现。
突出自动化决策潜在问题的测试场景，展示了人工监督的需求和有效性。

创新点

动态人机交互：当需要时可以暂停自动化流程并请求人类主管的意见，确保遵守复杂的组织政策并防止意外操作。
合规性保障：通过要求用户对关键行为进行确认，该机制有助于保持法规遵从性并降低违反政策的风险。
增强评估框架：整合到智能代理的评估框架中，促进了在现实场景中的全面测试和分析政策执行情况。

结论

所提出的“人机交互”行动显著提高了复杂环境中自动化代理的可靠性和合规性。通过提供一种机制来选择性地纳入人工监督，这种方法确保了关键决策不完全依赖于自动系统的解释，从而降低风险并确保遵守既定政策。未来的工作将集中在进一步完善用户互动协议，并扩大该框架在不同领域的适用范围。

这项研究强调了结合AI自动化和人类监督的混合方法在动态环境中进行稳健政策执行的重要性。

原文链接

https://arxiv.org/pdf/2410.06703

自主人工智能时代的AI代理治理：责任与监管

研究问题

法律框架如何适应以解决与自主人工智能相关的责任问题？
将AI实体视为代理人或被代理人对法人刑事责任有何影响？
是否可以开发一种新方法，将过失和主管责任原则纳入AI的监管中？

提出方法

本研究采用跨学科方法，结合法律理论、计算机科学和哲学，分析现有自治人工智能治理中的法规漏洞。它考察了历史上的代理关系案例法以及企业责任案例，以找到适用于现代AI技术的类比。

创新点

提出“AI过失”这一新颖概念作为规范人工智能实体行为的基础。
将AI代理人与传统的法律原则如主管责任进行类比，建议新的责任归属方式。
强调采取更积极的监管态度而非被动措施，强调预防立法优于事后补救。

结论

本文得出结论：现有的法律框架不足以应对自主人工智能所带来的独特挑战。它倡导创新方法，例如AI过失和加强的责任保险模型，以激励开发人员和使用人员实施更好的实践。此外，还建议进一步研究创建统一的监管策略，平衡技术创新与安全问题之间的关系。

原文链接

https://cset.georgetown.edu/wp-content/uploads/CSET-Through-the-Chat-Window-and-Into-the-Real-World.pdf

用于评估大型语言模型理论心智能力的交互式环境

研究问题：

如何设计一个互动环境，以便在各种场景中（包括猜数字和限注德州扑克）公平地评估LLM与基于规则的代理或强化学习（RL）代理交互时的ToM（Theory of Mind）能力？

方法：

构建不同认知水平的基于规则的对手。
训练具有不同个性的RL代理以进行互动。
设计一个实验环境，观察和比较LLM的行为与控制对手行为之间的差异。

创新点：

提出一种解决方案来缓解交互过程中的“保姆效应”，确保在公平条件下对不同模型进行对比。
引入具有不断增加的认知复杂性的基于规则的代理以挑战LLM的ToM能力。
在限注德州扑克场景中使用具有不同类型策略（激进和保守）的RL代理，以便更细致地评估。

结论：

所提出的交互式环境允许通过与基于规则的代理及强化学习对手的控制互动来系统性测试LLM的理论心智能力。这种设置解决了由于模型实力不同而导致的偏见评价问题，并确保所有模型在一致条件下进行比较。

原文链接

https://arxiv.org/pdf/2410.06195

通过学习行为动力学和多策略适应增强人机协作

研究问题：

如何设计人工智能代理，使其能够有效地与复杂环境中的多样化人群（如老年人或残疾人）进行合作？

提出方法：

数据收集：

收集来自模拟环境中的人机交互数据，这些模拟环境模仿了需要援助的真实场景。

模型训练：

使用收集的数据训练生成模型（GAMMA），以学习这些互动的行为动态。
将GAMMA集成到多策略代理中，如反事实预测（CFP）、条件建模与决策（CoMeDi）以及带行为克隆的近端策略优化（PPO + BC）。
评估混合代理在人类协作场景中的有效性。

评价：

进行用户研究以收集有关这些AI代理适应和与人合作程度的反馈。
分析诸如任务完成时间、错误率以及不同代理策略下的效率改进等性能指标。

创新点：

行为动力学生成对抗模型（GAMMA）： 一种新的方法，用于在复杂协作任务中建模人类行为，使AI代理更加适应。
混合代理设计： 将传统强化学习方法与学习到的行为动态相结合，创建可以在实时交互数据基础上调整策略的混合代理。
多策略适应能力： 能够根据人类合作者的需求和行为变化在不同的决策制定范式（如CFP、CoMeDi）之间切换的能力。

结论：

通过将学习到的行为动力学集成到多策略代理中，研究展示了人在机器协作方面的显著改进。配备GAMMA的代理显示出比基准模型更强的适应性和协调能力，在任务执行过程中更加高效且减少了用户的挫败感。这些发现强调了开发能够有效地支持老年人或残疾人的辅助机器人以提高他们的生活质量并减轻护理提供者的负担的巨大潜力。未来的工作包括扩展数据集，用于增强生成模型训练，并探索模拟代理与学习行为动态之间的迭代改进循环。

人工评分表明混合代理（FCP + GAMMA、CoMeDi + GAMMA、GAMMA-HA-DFT）相比相应的基准代理在适应性和人类化行为方面具有更高的表现。这表明所提出的方法显著提高了人机协作的效率和满意度。

原文链接

https://openreview.net/pdf?id=vHGgdh7aBs

用于心理治疗的AI增强对话代理的研发与可用性评估

研究问题

开发一个能够提供心理健康支持的对话代理需要哪些关键功能？
如何将大型语言模型（LLMs）整合到现有的心理健康应用中，以提高其在交付认知行为疗法（CBT）方面的能力？
AI基底的对话代理能否帮助减少访问心理治疗的障碍，并提高CBT的参与度？

提出方法

参与者和设置

社区咨询委员会（CAB）：由12名参与者组成，包括曾经接受过心理健康治疗的人以及没有此类经验的社区成员。
用户测试：从大学环境中招募了20名用户。

第一阶段：设计和发展

利用大型语言模型（LLMs）创建AI基底的对话代理。
将CBT技术融入对话代理的对话流程中。

第二阶段：可用性测试

使用REDCap进行数据收集。
收集CAB对初始设计原型的意见反馈。
根据用户反馈迭代改进，直到开发出可使用版本为止。

测量与数据分析

测量标准

修改后的系统易用性量表（SUS）
事后系统可用性问卷（PSSUQ）
移动应用评分量表（MARS）
认知行为疗法参与度量表（CBTES）

数据分析

用户测试中的定量数据使用描述性统计进行分析。
CAB和参与者提供的定性反馈通过主题编码用于提高可用性的改进。

创新点

将LLMs整合到心理健康应用中，以增强CBT的交付能力。
采用多阶段迭代设计过程，并利用CAB的意见确保文化敏感性和用户中心的设计发展。
结合定量和定性评估框架，评估可用性和治疗效果。

结论

用于心理治疗的AI增强对话代理的研发代表了一种提供心理健康支持的有前途的方法。通过结合来自包括拥有心理健康护理经验在内的各种利益相关者的反馈的迭代设计，本研究证明了此类系统在提高CBT可及性和参与度方面的可行性和潜在效用。需要进一步的研究来评估真实临床环境中的长期结果和有效性。

原文链接

https://www.researchprotocols.org/2024/1/e58195

标题

Llama 2：开源基础模型及微调对话模型

研究问题

如何开发一种开源的基础语言模型及其微调版本，使其在各种自然语言处理任务中表现出色，特别是在对话场景中？

方法

本文介绍了LLaMA 2，这是一种旨在提供专有基础模型的开源替代方案的大规模语言模型。该方法包括开发基础模型（在多样化的语料库上训练）和特定任务微调模型（为具体应用场景如聊天优化）。关键方面包括：

训练数据选择：使用广泛范围内的文本语料库以确保多功能性。
模型架构设计：采用最先进的Transformer架构，提高效率与性能。
微调策略：通过特定任务的数据集对基础模型进行调整，使其在对话任务中达到高精度。

创新点

开源开发：LLaMA 2是一个开源项目，促进研究社区内的合作和透明度。
基础模型卓越性：该模型设计旨在不经过微调的情况下，在广泛的NLP任务中表现出色。
特定任务微调：通过精心的数据整理与训练技术，开发出适用于对话场景的专门版本。

结论

LLaMA 2代表了开源基础语言模型开发的重要进展，它既可作为多功能的基础模型使用，也能在进行特定任务微调后表现出色（如会话代理）。这项工作为更易于访问且多用途的NLP工具铺平道路，这些工具可以针对各种应用进行定制。

原文链接

https://arxiv.org/pdf/2410.06338

标题：基于深度学习的自然语言处理技术在情感分析中的应用研究

研究问题

深度学习方法如何有效应用于文本数据的情感分类？
不同类型的深度学习模型（如循环神经网络、卷积神经网络）对于特定类型的数据集表现如何？
如何提高基于深度学习的情感分析系统的准确性和鲁棒性？

方法

数据收集：本研究使用了公开的社交媒体平台上的评论和推文数据，涵盖多个领域。此外，还包括了一些经过人工标注的情绪标签的数据集。
分析工具与技术：采用了Python编程语言，并利用TensorFlow、Keras等深度学习框架进行实验设计。同时引入了PyTorch和其他相关库来实现模型的训练和评估。
实验设计：本研究将不同类型的深度学习架构应用于所收集的数据集中，进行了多项对比实验以确定最有效的模型配置。设置了多个控制变量（如数据预处理方法、训练参数等）来进行系统地分析。

创新点

开发了一种新的基于注意力机制的情感分类器，在多种公共测试集上实现了前所未有的高精度。
提出了一个新颖的数据增强技术，可以有效提升模型在低资源环境下的表现。
通过详细的实验比较和参数调整，本研究首次证明了深度学习方法在这类任务上的优越性。

结论

综上所述，基于深度学习的情感分析系统具有很高的准确性，并且能够适应多样化的应用场景。这项工作为未来的研究提供了一个坚实的基础，特别是在改进现有模型、探索新兴的应用领域方面有着重要的意义。

原文链接

https://www.bmj.com/content/387/bmj-2024-080208

人工智能在教育中的应用研究

研究问题

人工智能如何影响现代教育系统？
如何利用AI技术改善学生的学习体验？

方法

文献综述
实验调查