ArXiv Domain 2025-07-21

数据来源：ArXiv Domain

LLM Domain Papers

1. Comparing Apples to Oranges: A Dataset & Analysis of LLM Humour Understanding from Traditional Puns to Topical Jokes

Humour, as a complex language form, is derived from myriad aspects of life, whilst existing work on computational humour has focussed almost exclusively on short pun-based jokes. In this work, we investigate whether the ability of Large Language Models (LLMs) to explain humour depends on the particular humour form. We compare models on simple puns and more complex topical humour that requires knowledge of real-world entities and events. In doing so, we curate a dataset of 600 jokes split across 4 joke types and manually write high-quality explanations. These jokes include heterographic and homographic puns, contemporary internet humour, and topical jokes, where understanding relies on reasoning beyond “common sense”, rooted instead in world knowledge regarding news events and pop culture. Using this dataset, we compare the zero-shot abilities of a range of LLMs to accurately and comprehensively explain jokes of different types, identifying key research gaps in the task of humour explanation. We find that none of the tested models (inc. reasoning models) are capable of reliably generating adequate explanations of all joke types, further highlighting the narrow focus of most works in computational humour on overly simple joke forms.

中文摘要

幽默作为一种复杂的语言形式，源自生活的诸多方面，而现有的计算幽默研究几乎专注于短小的双关语笑话。在这项工作中，我们调查大型语言模型（LLMs）解释幽默的能力是否取决于特定的幽默形式。我们比较了模型在简单的双关语和需要对现实世界实体和事件有了解的更复杂的时事幽默上的表现。为此，我们策划了一个包含600个笑话的数据集，分为4种笑话类型，并手动撰写高质量的解释。这些笑话包括异形字和同形字的双关语、当代网络幽默以及时事笑话，理解这些笑话依赖于超越“常识”的推理，而是基于对新闻事件和流行文化的世界知识。利用这个数据集，我们比较了一系列LLMs在零-shot条件下准确全面地解释不同类型笑话的能力，识别幽默解释任务中的关键研究空白。我们发现，参与测试的模型（包括推理模型）都无法可靠地产生对所有笑话类型的充分解释，进一步突显了大多数计算幽默研究在过于简单的笑话形式上的狭窄关注。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决的问题是：大型语言模型（LLMs）在解释不同类型幽默（从简单的文字游戏到复杂的时事笑话）时的能力是否存在差异。具体来说，研究者们关注以下几个关键问题：

1. 不同幽默形式对LLMs解释能力的影响：以往的研究主要集中在简单的文字游戏（puns）上，但现实世界中的幽默形式更为多样，包括需要对现实世界事件和流行文化有深入了解的时事笑话。论文旨在评估LLMs在解释这些不同类型的幽默时的表现，以确定模型是否能够适应更复杂的幽默形式。

2. 现有计算幽默研究的代表性：研究者们希望了解现有的计算幽默研究是否能够代表日常生活中遇到的各种幽默形式，尤其是那些需要复杂推理和知识检索的幽默。

3. 模型大小与解释能力的关系：论文还探讨了模型大小对解释能力的影响，特别是对于那些需要特定事件和个体知识的时事幽默，较大的模型是否能够更好地存储和利用这些信息。

通过这些问题，论文试图填补计算幽默领域的一个重要研究空白，即评估LLMs在处理不同类型幽默时的能力，并揭示现有模型在解释复杂幽默时的局限性。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与幽默生成、幽默检测和幽默解释相关的研究，这些研究为当前工作的背景和动机提供了支持。以下是这些相关研究的详细信息：

幽默生成（Humour Generation）

• 早期幽默生成：
  • Valitutti et al. (2013)：使用简单的模板系统生成文字游戏。
    • 贡献：提出了基于模板的幽默生成方法。
  • Ritchie (2005)：研究了文字游戏生成的计算机制。
    • 贡献：探讨了生成文字游戏的计算方法。
• 现代幽默生成：
  • Garimella et al. (2020)：提出了一个基于人口统计学的幽默生成框架。
    • 贡献：考虑了人口统计学因素对幽默生成的影响。
  • Weller et al. (2020)：研究了通过风格转移生成幽默标题的方法。
    • 贡献：探索了风格转移在幽默生成中的应用。
  • He et al. (2019)：提出了基于“惊喜”机制的文字游戏生成方法。
    • 贡献：通过引入“惊喜”机制提高了文字游戏的生成效果。
  • Sun et al. (2022b)：提出了CUP模型，关注于情境化的幽默生成。
    • 贡献：将幽默生成与具体情境相结合，提高了生成效果。
  • Chen et al. (2024)：研究了基于多阶段课程学习的幽默生成。
    • 贡献：通过多阶段课程学习提高了幽默生成的效果。
  • Mittal et al. (2022)：提出了生成具有模糊上下文的幽默文字游戏的方法。
    • 贡献：探索了在模糊上下文中生成幽默文字游戏的策略。

幽默检测（Humour Detection）

• 早期幽默检测：
  • van den Beukel and Aroyo (2018)：使用词汇和句法特征进行幽默识别。
    • 贡献：提出了基于词汇和句法特征的幽默检测方法。
• 现代幽默检测：
  • Meaney et al. (2021)：训练了基于语言模型的幽默检测分类器。
    • 贡献：利用语言模型提高了幽默检测的准确性。
  • Wang et al. (2020)：研究了基于句子对增强和迁移学习的统一幽默检测方法。
    • 贡献：通过句子对增强和迁移学习提高了幽默检测的效果。
  • Weller and Seppi (2019)：提出了基于Transformer的幽默检测方法。
    • 贡献：利用Transformer架构提高了幽默检测的性能。
  • Ao et al. (2022)：研究了结合幽默和讽刺以提高政治讽刺检测的方法。
    • 贡献：探索了幽默和讽刺在政治讽刺检测中的应用。
  • Meaney (2020) 和 Loakman et al. (2023a)：研究了人口统计学变量对幽默感知的影响。
    • 贡献：分析了人口统计学因素对幽默感知的影响。
  • Hasan et al. (2019)：从多模态角度研究了幽默检测，利用观众笑声等元素辅助检测。
    • 贡献：提出了多模态方法在幽默检测中的应用。

幽默解释（Humour Explanation）

• 早期幽默解释：
  • Miller et al. (2017)：提出了一个关于幽默的共享任务，其中子任务3涉及为文字游戏分配WordNet词义键。
    • 贡献：为文字游戏的解释提供了词义键分配的方法。
  • Lima Inácio et al. (2023)：间接研究了幽默解释任务，探讨了幽默分类器学习的具体元素。
    • 贡献：分析了幽默分类器学习的元素。
• 现代幽默解释：
  • Hessel et al. (2023)：在《纽约客》漫画标题竞赛的多模态数据上进行了幽默解释任务，生成了为什么特定最佳标题有趣的解释。
    • 贡献：提出了多模态数据在幽默解释中的应用。

这些相关研究为当前工作提供了重要的背景和方法论支持，帮助研究者们更好地理解幽默的生成、检测和解释，并在此基础上进一步探索大型语言模型在解释不同类型幽默时的能力。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 为了解决大型语言模型（LLMs）在解释不同类型幽默时的能力差异问题，论文采取了以下步骤：

1. 构建数据集

• 数据集概述：
  • 论文构建了一个包含600个笑话的数据集，这些笑话被分为四种类型：同形异义文字游戏（homographic puns）、异形同音文字游戏（heterographic puns）、非时事相关Reddit幽默（non-topical Reddit humour）和时事相关Reddit幽默（topical Reddit humour）。
  • 每个笑话都配有一个高质量、简洁的人类编写的参考解释，以便评估模型的解释能力。

2. 数据集构建过程

• 时事相关Reddit幽默：
  • 从r/Jokes数据集中筛选出需要现实世界知识才能理解的笑话。通过基于点赞数和命名实体识别（NER）的过滤，选择出最热门的150个笑话。
• 非时事相关Reddit幽默：
  • 选择150个不需要特定现实世界知识的高赞Reddit笑话。
• 传统文字游戏：
  • 从SemEval 2017任务7中选取150个同形异义和150个异形同音文字游戏笑话。
• 参考解释：
  • 为所有笑话编写高质量的参考解释，并通过三位英语母语者进行质量控制，确保解释的准确性和完整性。

3. 模型选择与评估

• 模型选择：
  • 选择了8种最先进的开放源码和封闭源码的LLMs，包括不同大小的模型，如Llama 3.1（8B和70B）、Gemini 1.5（Pro和Flash）、GPT-4o（标准和Mini）以及DeepSeek-R1（8B和70B）。
• 评估标准：
  • 提出了一个评分标准，包括两个核心标准：准确性和完整性，每个标准使用0-5的评分尺度。
  • 准确性：评估解释是否包含正确的内容，是否存在幻觉或误解。
  • 完整性：评估解释是否涵盖了笑话的所有关键元素。
• 人类评估：
  • 由一位英语母语者对所有解释进行评估，并通过两位第三方评估者对320个解释进行重新标注，以验证主要评估者的可靠性。
• 自动评估：
  • 使用SacreBLEU、ROUGE-1、ROUGE-2、ROUGE-L、METEOR和BERTScore等自动评估指标，以人类编写的解释为参考，评估模型生成的解释。
• LLM作为评估者：
  • 使用Qwen2.572B-Instruct作为LLM评估者，对解释的准确性和完整性进行评分，以验证人类评估的一致性。

4. 实验结果与分析

• 人类评估结果：
  • 解释长度：GPT-4o模型生成的解释最长，而Gemini模型生成的解释最短，但Gemini模型的解释在准确性和完整性上表现良好。
  • 准确性和完整性：GPT-4o在所有模型中表现最佳，而R1 8B模型表现最差。
  • 解释成功率：同形异义笑话的解释成功率最高，而异形同音笑话和时事相关笑话的解释成功率较低，尤其是时事相关笑话对模型提出了最大的挑战。
• 自动评估结果：
  • 自动评估结果与人类评估结果一致，同形异义和异形同音文字游戏的解释得分高于非时事和时事相关笑话。
• 案例研究：
  • 通过一个关于“Tide Pod Challenge”的时事笑话，展示了不同模型生成的解释。较大的模型能够正确识别和解释这一现象，而较小的模型则遗漏了关键信息或产生了误解。

5. 讨论与结论

• 讨论：
  • 论文讨论了不同类型的笑话对LLMs解释能力的影响，并验证了提出的假设。结果表明，同形异义笑话最容易解释，而异形同音笑话和时事相关笑话更具挑战性。较大的模型在解释时事相关笑话时表现更好，这可能是因为它们能够存储更多的特定知识。
• 结论：
  • 论文得出结论，现有的LLMs在解释不同类型幽默时的能力存在显著差异，且没有一个模型能够一致地解释所有类型的笑话。这表明，以往研究中对简单文字游戏的关注并不能代表LLMs在解释更广泛幽默类型时的能力。

通过这些步骤，论文全面评估了LLMs在解释不同类型幽默时的表现，并揭示了现有模型在处理复杂幽默时的局限性。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文通过以下实验来评估大型语言模型（LLMs）在解释不同类型幽默时的能力：

1. 数据集构建

• 数据集概述：
  • 构建了一个包含600个笑话的数据集，分为四种类型：同形异义文字游戏（homographic puns）、异形同音文字游戏（heterographic puns）、非时事相关Reddit幽默（non-topical Reddit humour）和时事相关Reddit幽默（topical Reddit humour）。
  • 每个笑话都配有一个高质量、简洁的人类编写的参考解释。

2. 模型选择

• 模型选择：
  • 选择了8种最先进的开放源码和封闭源码的LLMs，包括不同大小的模型：
    • Llama 3.1：8B和70B
    • Gemini 1.5：Pro和Flash
    • GPT-4o：标准和Mini
    • DeepSeek-R1：8B和70B

3. 人类评估

• 评估标准：
  • 提出了一个评分标准，包括两个核心标准：准确性和完整性，每个标准使用0-5的评分尺度。
    • 准确性：评估解释是否包含正确的内容，是否存在幻觉或误解。
    • 完整性：评估解释是否涵盖了笑话的所有关键元素。
• 评估过程：
  • 由一位英语母语者对所有4800个解释（600个笑话 × 8个模型）进行评估。
  • 为了验证主要评估者的可靠性，两位第三方评估者对320个解释（10个笑话 × 4种类型 × 8个模型）进行了重新标注。
  • 使用Krippendorff’s alpha和Pearson相关性分析来评估评估者之间的一致性。

4. 自动评估

• 自动评估指标：
  • 使用以下自动评估指标，以人类编写的解释为参考，评估模型生成的解释：
    • SacreBLEU
    • ROUGE-1
    • ROUGE-2
    • ROUGE-L
    • METEOR
    • BERTScore
• 评估结果：
  • 自动评估结果与人类评估结果一致，同形异义和异形同音文字游戏的解释得分高于非时事和时事相关笑话。

5. LLM作为评估者

• LLM评估者：
  • 使用Qwen2.572B-Instruct作为LLM评估者，对解释的准确性和完整性进行评分。
  • 评估结果与人类评估结果一致，进一步验证了人类评估的可靠性。

6. 案例研究

• 案例选择：
  • 选择了一个关于“Tide Pod Challenge”的时事笑话，展示了不同模型生成的解释。
• 案例分析：
  • 分析了不同模型在解释这个笑话时的表现，特别是较大模型和较小模型之间的差异。
  • 结果显示，较大的模型能够正确识别和解释这一现象，而较小的模型则遗漏了关键信息或产生了误解。

7. 统计分析

• 逻辑回归分析：
  • 进行了逻辑回归分析，以验证模型大小和笑话类型对解释质量的影响。
  • 结果显示，模型大小对解释质量有显著影响，较大的模型更有可能生成高质量的解释。
  • 同时，时事相关笑话的解释成功率显著低于其他类型的笑话。

8. 讨论与结论

• 讨论：
  • 论文讨论了不同类型的笑话对LLMs解释能力的影响，并验证了提出的假设。
  • 结果表明，同形异义笑话最容易解释，而异形同音笑话和时事相关笑话更具挑战性。较大的模型在解释时事相关笑话时表现更好，这可能是因为它们能够存储更多的特定知识。
• 结论：
  • 论文得出结论，现有的LLMs在解释不同类型幽默时的能力存在显著差异，且没有一个模型能够一致地解释所有类型的笑话。这表明，以往研究中对简单文字游戏的关注并不能代表LLMs在解释更广泛幽默类型时的能力。

通过这些实验，论文全面评估了LLMs在解释不同类型幽默时的表现，并揭示了现有模型在处理复杂幽默时的局限性。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文在评估大型语言模型（LLMs）解释不同类型幽默的能力方面做出了重要贡献，但仍有一些可以进一步探索的方向。以下是一些潜在的研究方向：

1. 更广泛的幽默类型

• 更细粒度的分类：虽然论文已经涵盖了四种主要的幽默类型，但幽默的形式非常多样，可以进一步细分为更多类型，例如讽刺、夸张、双关、荒诞等。这将有助于更全面地评估LLMs在解释各种幽默形式时的能力。
• 跨文化幽默：目前的数据集主要基于英语和西方文化背景。可以扩展到其他语言和文化背景下的幽默，评估LLMs在跨文化幽默解释中的表现。这将有助于理解模型在不同文化背景下的适应性和局限性。

2. 动态更新的幽默数据集

• 实时更新：幽默是动态的，尤其是时事相关幽默，会随着新闻事件和流行文化的演变而变化。可以构建一个动态更新的数据集，定期添加最新的幽默内容，以评估LLMs在解释最新幽默时的能力。
• 时效性研究：研究LLMs在解释时效性幽默时的表现，特别是那些涉及近期事件的笑话。这将有助于理解模型在处理最新信息时的适应能力。

3. 多模态幽默解释

• 结合视觉和文本信息：许多幽默形式不仅依赖于文本，还结合了视觉元素（如漫画、视频等）。可以探索多模态幽默解释，评估LLMs在结合视觉和文本信息时的表现。
• 多模态数据集：构建包含文本和视觉元素的多模态幽默数据集，为多模态幽默解释任务提供基准。

4. 模型改进与训练

• 专门训练：目前的LLMs大多是通用语言模型，可以探索专门针对幽默解释任务进行训练的模型，以提高其在这一任务上的表现。
• 知识增强：通过知识图谱或其他知识增强技术，为LLMs提供更丰富的背景知识，特别是对于时事相关幽默的解释。
• 对抗训练：使用对抗训练方法，通过生成和解释更具挑战性的幽默内容，提高模型的鲁棒性和适应性。

5. 用户交互与反馈

• 用户交互：研究用户与LLMs在幽默解释任务中的交互，例如用户对模型生成的解释的反馈和修正，以提高模型的解释质量。
• 个性化解释：探索为不同用户生成个性化的幽默解释，考虑用户的背景知识、文化背景和幽默偏好。

6. 模型评估与改进

• 更细粒度的评估指标：开发更细粒度的评估指标，不仅评估解释的准确性和完整性，还评估解释的可读性、趣味性和用户满意度。
• 错误分析：对模型生成的错误解释进行详细分析，找出常见的错误模式和原因，为模型改进提供指导。

7. 社会和伦理影响

• 偏见和毒性：研究LLMs在解释可能包含偏见或有毒内容的幽默时的表现，探索如何减少模型生成有害内容的风险。
• 文化敏感性：评估LLMs在解释涉及敏感文化或社会问题的幽默时的表现，探讨如何提高模型的文化敏感性。

8. 跨领域应用

• 教育应用：探索LLMs在教育领域的应用，例如帮助学生理解复杂的幽默形式，提高语言理解和文化素养。
• 娱乐应用：研究LLMs在娱乐产业中的应用，例如生成和解释喜剧脚本、幽默评论等。

这些方向不仅可以进一步深化对LLMs在幽默解释任务中的理解，还可以推动相关技术在更广泛的应用场景中的发展。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 当然，以下是论文《Comparing Apples to Oranges: A Dataset & Analysis of LLM Humour Understanding from Traditional Puns to Topical Jokes》的主要内容总结：

论文标题

Comparing Apples to Oranges: A Dataset & Analysis of LLM Humour Understanding from Traditional Puns to Topical Jokes

作者

Tyler Loakman, William Thorne, Chenghua Lin

机构

• Department of Computer Science, University of Sheffield, UK
• Department of Computer Science, University of Manchester, UK

摘要

本文研究了大型语言模型（LLMs）在解释不同类型幽默时的能力，特别是从简单的文字游戏到复杂的时事笑话。研究者们构建了一个包含600个笑话的数据集，分为四种类型：同形异义文字游戏（homographic puns）、异形同音文字游戏（heterographic puns）、非时事相关Reddit幽默（non-topical Reddit humour）和时事相关Reddit幽默（topical Reddit humour）。每个笑话都配有一个高质量、简洁的人类编写的参考解释。通过这个数据集，研究者们评估了8种最先进的LLMs在零样本（zero-shot）设置下解释不同类型的笑话的能力，揭示了现有模型在解释复杂幽默时的局限性。

1. 引言

幽默是人类互动和娱乐的重要组成部分，正确处理笑话对于实现类人语言理解至关重要。然而，大多数现有的计算幽默研究主要集中在简单的幽默检测任务上，而幽默解释任务则更具挑战性，需要模型明确说明为什么某段文本是幽默的。本文通过评估LLMs在解释不同类型幽默时的表现，填补了这一研究空白。

2. 相关工作

• 幽默生成：早期依赖模板系统生成文字游戏，现代工作则使用深度学习模型和LLMs生成幽默内容。
• 幽默检测：从基于词汇和句法特征的方法演变为基于语言模型的分类器。
• 幽默解释：需要模型展示广泛的推理能力，现有工作主要集中在简单文字游戏的解释上。

3. 数据集构建

• 数据集概述：包含600个笑话，分为四种类型，每种类型150个笑话。每个笑话都配有一个高质量的人类编写的参考解释。
• 时事相关Reddit幽默：从r/Jokes数据集中筛选出需要现实世界知识才能理解的笑话。
• 非时事相关Reddit幽默：选择不需要特定现实世界知识的高赞Reddit笑话。
• 传统文字游戏：从SemEval 2017任务7中选取同形异义和异形同音文字游戏笑话。
• 参考解释：为所有笑话编写高质量的参考解释，并通过三位英语母语者进行质量控制。

4. 方法论

• 假设：
  • H1：传统文字游戏比Reddit高赞笑话更容易解释。
  • H2：同形异义文字游戏比异形同音文字游戏更容易解释。
  • H3：时事相关幽默比非时事相关幽默更难解释。
  • H4：较大模型变体比小模型表现更好，特别是在时事幽默上。
• 模型选择：选择了8种最先进的LLMs，包括不同大小的模型。
• 评估标准：提出了一个评分标准，包括两个核心标准：准确性和完整性，每个标准使用0-5的评分尺度。

5. 人类评估

• 评估结果：
  • 解释长度：GPT-4o模型生成的解释最长，而Gemini模型生成的解释最短，但Gemini模型的解释在准确性和完整性上表现良好。
  • 准确性和完整性：GPT-4o在所有模型中表现最佳，而R1 8B模型表现最差。
  • 解释成功率：同形异义笑话的解释成功率最高，而异形同音笑话和时事相关笑话的解释成功率较低，尤其是时事相关笑话对模型提出了最大的挑战。

6. 自动评估

• 自动评估指标：使用SacreBLEU、ROUGE-1、ROUGE-2、ROUGE-L、METEOR和BERTScore等指标，以人类编写的解释为参考，评估模型生成的解释。
• 评估结果：自动评估结果与人类评估结果一致，同形异义和异形同音文字游戏的解释得分高于非时事和时事相关笑话。

7. LLM作为评估者

• LLM评估者：使用Qwen2.572B-Instruct作为LLM评估者，对解释的准确性和完整性进行评分，评估结果与人类评估结果一致。

8. 案例研究

• 案例选择：选择了一个关于“Tide Pod Challenge”的时事笑话，展示了不同模型生成的解释。
• 案例分析：较大的模型能够正确识别和解释这一现象，而较小的模型则遗漏了关键信息或产生了误解。

9. 讨论与结论

• 讨论：
  • 论文讨论了不同类型的笑话对LLMs解释能力的影响，并验证了提出的假设。结果表明，同形异义笑话最容易解释，而异形同音笑话和时事相关笑话更具挑战性。较大的模型在解释时事相关笑话时表现更好，这可能是因为它们能够存储更多的特定知识。
• 结论：
  • 论文得出结论，现有的LLMs在解释不同类型幽默时的能力存在显著差异，且没有一个模型能够一致地解释所有类型的笑话。这表明，以往研究中对简单文字游戏的关注并不能代表LLMs在解释更广泛幽默类型时的能力。

10. 限制与伦理声明

• 限制：研究仅关注了特定的笑话子集，且数据集规模相对较小。此外，由于笑话来自次级来源，模型可能已经见过这些笑话，但解释的生成可能性较低。
• 伦理声明：研究者们强调，提供幽默解释并不等同于对笑话的认可，而是作为一种中立的任务，帮助理解幽默的来源。

通过这些研究，论文全面评估了LLMs在解释不同类型幽默时的表现，并揭示了现有模型在处理复杂幽默时的局限性。

Q: 想要进一步了解论文

A: 以上只是了解一篇论文的几个基本FAQ。如果你还想与Kimi进一步讨论该论文，请点击 这里 为你跳转Kimi AI网页版，并启动一个与该论文相关的新会话。

Authors: Tyler Loakman, William Thorne, Chenghua Lin

Categories: cs.CL

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2507.13335v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2507.13335v1

Published: 2025-07-17T17:51:20Z

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2. A Survey of Context Engineering for Large Language Models

The performance of Large Language Models (LLMs) is fundamentally determined by the contextual information provided during inference. This survey introduces Context Engineering, a formal discipline that transcends simple prompt design to encompass the systematic optimization of information payloads for LLMs. We present a comprehensive taxonomy decomposing Context Engineering into its foundational components and the sophisticated implementations that integrate them into intelligent systems. We first examine the foundational components: context retrieval and generation, context processing and context management. We then explore how these components are architecturally integrated to create sophisticated system implementations: retrieval-augmented generation (RAG), memory systems and tool-integrated reasoning, and multi-agent systems. Through this systematic analysis of over 1300 research papers, our survey not only establishes a technical roadmap for the field but also reveals a critical research gap: a fundamental asymmetry exists between model capabilities. While current models, augmented by advanced context engineering, demonstrate remarkable proficiency in understanding complex contexts, they exhibit pronounced limitations in generating equally sophisticated, long-form outputs. Addressing this gap is a defining priority for future research. Ultimately, this survey provides a unified framework for both researchers and engineers advancing context-aware AI.

中文摘要

大型语言模型（LLMs）的性能从根本上受到推断期间提供的上下文信息的影响。这项调查介绍了上下文工程，一门超越简单提示设计的正式学科，涵盖了为LLMs系统优化信息负载的过程。我们提供了一种全面的分类法，将上下文工程分解为其基础组件以及将其集成到智能系统中的复杂实现。我们首先检查基础组件：上下文检索和生成、上下文处理和上下文管理。然后，我们探讨这些组件如何在架构上集成，以创建复杂的系统实现：检索增强生成（RAG）、记忆系统和工具集成推理以及多智能体系统。通过对1300多篇研究论文的系统分析，我们的调查不仅为该领域建立了技术路线图，还揭示了一个关键的研究空白：模型能力之间存在根本的不对称性。尽管当前的模型在先进的上下文工程支持下，在理解复杂上下文方面表现出非凡的熟练程度，但在生成同样复杂的长格式输出方面则表现出显著的局限性。解决这一空白是未来研究的定义优先事项。最终，这项调查为推进上下文感知人工智能的研究人员和工程师提供了一个统一的框架。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文《A Survey of Context Engineering for Large Language Models》试图解决的主要问题是：如何通过系统化的“上下文工程”（Context Engineering）方法，优化大型语言模型（LLMs）在推理过程中的上下文信息，从而提升模型的性能和效能。

具体来说，论文指出，大型语言模型的性能和效能主要取决于它们在推理过程中接收到的上下文信息。尽管这些模型在自然语言理解、生成和推理方面取得了前所未有的能力，但它们的表现和效果从根本上受到所提供上下文的制约。因此，论文提出了上下文工程这一正式学科，超越了简单的提示设计（prompt engineering），涵盖了系统优化语言模型信息负载的全过程。

论文的主要贡献包括：

1. 提出上下文工程的概念：将上下文工程定义为一个系统化的学科，它不仅包括提示设计，还涉及上下文检索、处理和管理等更复杂的操作。

2. 构建全面的分类体系：将上下文工程分解为基础组件（Foundational Components）和复杂的系统实现（System Implementations）。基础组件包括上下文检索与生成、上下文处理和上下文管理；系统实现则包括检索增强型生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）、记忆系统（Memory Systems）、工具集成推理（Tool-Integrated Reasoning）和多智能体系统（Multi-Agent Systems）。

3. 分析当前局限性：探讨了当前大型语言模型在上下文处理方面存在的问题，如模型的自我注意力机制在处理长序列时的计算和内存开销问题，以及模型在理解和生成复杂上下文时的可靠性问题。

4. 提出性能提升方法：通过检索增强型生成和超级位置提示等技术，显著提高了模型在文本导航等任务中的准确性，并在特定领域内实现了显著的性能提升。

5. 资源优化：通过上下文工程方法，可以在不增加模型参数的情况下，通过智能的内容过滤和直接的知识传输来优化模型的上下文使用，从而在保持响应质量的同时减少计算资源的消耗。

6. 未来潜力探讨：讨论了上下文工程在特定领域（如代码智能、科学研究等）的应用潜力，以及在低资源场景下通过上下文工程实现有效利用模型的能力。

7. 揭示研究空白：论文通过系统分析超过1400篇研究论文，不仅建立了该领域的技术路线图，还揭示了一个关键的研究空白：尽管当前的模型在理解复杂上下文方面表现出色，但在生成同样复杂、长篇幅的输出方面存在显著限制。论文指出，解决这一差距是未来研究的首要任务。

总的来说，论文试图通过系统化的上下文工程方法，解决大型语言模型在处理和利用上下文信息时面临的挑战，从而推动语言模型技术的发展和应用。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与上下文工程相关的研究领域，这些领域涵盖了从基础组件到系统实现的各个方面。以下是一些主要的相关研究领域和具体的研究工作：

基础组件相关研究

1. 上下文检索与生成（Context Retrieval and Generation）

• Prompt Engineering and Context Generation：研究如何通过精心设计的提示来引导大型语言模型的行为，包括零样本（zero-shot）和少样本（few-shot）学习方法。例如，Chain-of-Thought（CoT）提示方法通过分解复杂问题为中间推理步骤来提高模型的推理能力。
• External Knowledge Retrieval：研究如何从外部知识库中检索信息以增强模型的知识。例如，Retrieval-Augmented Generation（RAG）系统结合了模型内部的知识和从外部检索到的信息，以提供更准确的生成结果。
• Dynamic Context Assembly：研究如何动态地组装检索到的信息组件，以形成最适合特定任务的上下文。这涉及到上下文的格式化、选择和优化。

2. 上下文处理（Context Processing）

• Long Context Processing：研究如何处理超长序列的上下文信息，以克服传统Transformer模型在处理长序列时的计算瓶颈。例如，State Space Models（SSMs）如Mamba通过固定大小的隐藏状态来维持线性计算复杂度。
• Contextual Self-Refinement and Adaptation：研究如何通过自我反馈和迭代改进来优化模型的输出。例如，Self-Refine框架允许模型通过自我评估和修正来提高输出质量。
• Multimodal Context：研究如何整合多模态数据（如文本、图像、音频等）到上下文表示中。例如，Multimodal Large Language Models（MLLMs）通过将视觉输入转换为离散的文本标记来扩展传统语言模型的能力。
• Relational and Structured Context：研究如何处理和整合结构化数据（如知识图谱、表格等）到上下文表示中。例如，Graph Neural Networks（GNNs）被用来捕捉实体之间的复杂关系，并将其整合到语言模型的上下文表示中。

3. 上下文管理（Context Management）

• Fundamental Constraints：研究大型语言模型在上下文管理方面的基本限制，如上下文窗口大小的限制和模型的无状态特性。
• Memory Hierarchies and Storage Architectures：研究如何设计和实现高效的内存层次结构和存储架构，以支持长期和短期的上下文管理。例如，MemoryBank系统通过实现类似于操作系统的虚拟内存管理来扩展模型的上下文窗口。
• Context Compression：研究如何通过压缩技术减少上下文的存储和计算需求，同时保持信息的完整性。例如，InContext Autoencoder（ICAE）通过将长上下文压缩到紧凑的内存槽中，显著提高了模型处理扩展上下文的能力。

系统实现相关研究

1. 检索增强型生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）

• Modular RAG Architectures：研究如何通过模块化设计来提高RAG系统的灵活性和可扩展性。例如，FlashRAG提供了RAG系统的模块化工具包，允许独立调整和组合各个组件。
• Agentic RAG Systems：研究如何将自主智能体的概念引入RAG系统，使模型能够动态地进行检索和决策。例如，Agentic RAG系统将检索视为动态操作，智能体作为信息调查者，分析内容并交叉引用信息。
• Graph-Enhanced RAG：研究如何通过图结构来增强RAG系统的知识表示和检索能力。例如，GraphRAG系统利用图结构来提高多跳问题回答的性能。

2. 记忆系统（Memory Systems）

• Memory Architectures：研究如何设计和实现支持长期记忆的架构。例如，MemoryBank系统通过实现类似于操作系统的虚拟内存管理来扩展模型的上下文窗口。
• Memory-Enhanced Agents：研究如何将记忆系统集成到智能体中，以支持长期的交互和学习。例如，MemLLM系统通过增强的读写记忆模块来提高模型的记忆能力。

3. 工具集成推理（Tool-Integrated Reasoning）

• Function Calling Mechanisms：研究如何使大型语言模型能够调用外部工具和API。例如，Toolformer通过自我监督学习，使模型能够学习使用外部工具。
• Tool-Integrated Reasoning：研究如何将工具调用与模型的推理过程相结合，以提高模型的推理能力。例如，ReAct框架通过在推理过程中插入行动步骤，使模型能够与外部环境进行交互。
• Agent-Environment Interaction：研究如何设计智能体与环境之间的交互机制，以支持复杂的任务解决。例如，Search-augmented Reasoning系统通过训练模型在多步推理任务中动态决定何时进行搜索和生成什么查询。

4. 多智能体系统（Multi-Agent Systems）

• Communication Protocols：研究多智能体系统中的通信协议，以支持智能体之间的有效协作。例如，KQML和FIPA ACL是早期的多智能体通信语言，为智能体之间的标准化通信提供了基础。
• Orchestration Mechanisms：研究如何设计和实现协调机制，以管理多智能体系统中的任务分配和交互流程。例如，3S Orchestrator框架通过动态地将输入分配给多个智能体，并利用置信度指标和响应质量评估来优化任务执行。
• Coordination Strategies：研究如何设计和实现协调策略，以支持多智能体系统中的复杂任务解决。例如，SagaLLM框架通过提供事务支持和独立的验证程序，解决了多智能体系统中的事务完整性问题。

评估方法相关研究

• Evaluation Frameworks and Methodologies：研究如何设计和实现评估框架，以系统地评估上下文工程系统的性能。例如，Component-Level Assessment和System-Level Integration Assessment分别关注单个组件和整个系统的性能评估。
• Benchmark Datasets and Evaluation Paradigms：研究如何开发和利用基准数据集，以评估上下文工程系统的性能。例如，GAIA和GTA是针对通用AI助手和工具代理的基准数据集，用于评估模型在多工具调用和复杂任务解决方面的能力。
• Evaluation Challenges and Emerging Paradigms：研究评估过程中面临的挑战和新兴的评估范式。例如，Self-Refinement Evaluation和Multi-aspect Feedback Evaluation分别关注模型的自我改进能力和多维度反馈评估。

这些研究领域和具体的研究工作共同构成了上下文工程的广泛研究背景，为理解和优化大型语言模型的上下文处理能力提供了坚实的基础。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出一个全面的上下文工程（Context Engineering）框架来解决大型语言模型（LLMs）在上下文处理方面的挑战。这个框架将上下文工程分解为基础组件（Foundational Components）和系统实现（System Implementations），并详细探讨了每个部分的关键技术和方法。以下是论文解决上下文处理问题的主要方法和步骤：

1. 定义上下文工程

论文首先定义了上下文工程的概念，将其视为一个系统化的学科，超越了简单的提示设计（prompt engineering）。上下文工程的目标是通过优化上下文信息的生成、处理和管理，提升大型语言模型的性能和效能。

2. 基础组件（Foundational Components）

基础组件是上下文工程的核心，涵盖了上下文检索与生成、上下文处理和上下文管理。这些组件为系统实现提供了构建块。

2.1 上下文检索与生成（Context Retrieval and Generation）

• Prompt Engineering and Context Generation：通过精心设计的提示来引导模型的行为，包括零样本（zero-shot）和少样本（few-shot）学习方法。例如，Chain-of-Thought（CoT）提示方法通过分解复杂问题为中间推理步骤来提高模型的推理能力。
• External Knowledge Retrieval：从外部知识库中检索信息以增强模型的知识。例如，Retrieval-Augmented Generation（RAG）系统结合了模型内部的知识和从外部检索到的信息，以提供更准确的生成结果。
• Dynamic Context Assembly：动态地组装检索到的信息组件，以形成最适合特定任务的上下文。这涉及到上下文的格式化、选择和优化。

2.2 上下文处理（Context Processing）

• Long Context Processing：处理超长序列的上下文信息，以克服传统Transformer模型在处理长序列时的计算瓶颈。例如，State Space Models（SSMs）如Mamba通过固定大小的隐藏状态来维持线性计算复杂度。
• Contextual Self-Refinement and Adaptation：通过自我反馈和迭代改进来优化模型的输出。例如，Self-Refine框架允许模型通过自我评估和修正来提高输出质量。
• Multimodal Context：整合多模态数据（如文本、图像、音频等）到上下文表示中。例如，Multimodal Large Language Models（MLLMs）通过将视觉输入转换为离散的文本标记来扩展传统语言模型的能力。
• Relational and Structured Context：处理和整合结构化数据（如知识图谱、表格等）到上下文表示中。例如，Graph Neural Networks（GNNs）被用来捕捉实体之间的复杂关系，并将其整合到语言模型的上下文表示中。

2.3 上下文管理（Context Management）

• Fundamental Constraints：研究大型语言模型在上下文管理方面的基本限制，如上下文窗口大小的限制和模型的无状态特性。
• Memory Hierarchies and Storage Architectures：设计和实现高效的内存层次结构和存储架构，以支持长期和短期的上下文管理。例如，MemoryBank系统通过实现类似于操作系统的虚拟内存管理来扩展模型的上下文窗口。
• Context Compression：通过压缩技术减少上下文的存储和计算需求，同时保持信息的完整性。例如，InContext Autoencoder（ICAE）通过将长上下文压缩到紧凑的内存槽中，显著提高了模型处理扩展上下文的能力。

3. 系统实现（System Implementations）

系统实现部分探讨了如何将基础组件集成到实际的智能系统中，以解决实际应用中的复杂问题。

3.1 检索增强型生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）

• Modular RAG Architectures：通过模块化设计提高RAG系统的灵活性和可扩展性。例如，FlashRAG提供了RAG系统的模块化工具包，允许独立调整和组合各个组件。
• Agentic RAG Systems：将自主智能体的概念引入RAG系统，使模型能够动态地进行检索和决策。例如，Agentic RAG系统将检索视为动态操作，智能体作为信息调查者，分析内容并交叉引用信息。
• Graph-Enhanced RAG：通过图结构增强RAG系统的知识表示和检索能力。例如，GraphRAG系统利用图结构提高多跳问题回答的性能。

3.2 记忆系统（Memory Systems）

• Memory Architectures：设计支持长期记忆的架构。例如，MemoryBank系统通过实现类似于操作系统的虚拟内存管理来扩展模型的上下文窗口。
• Memory-Enhanced Agents：将记忆系统集成到智能体中，支持长期的交互和学习。例如，MemLLM系统通过增强的读写记忆模块提高模型的记忆能力。

3.3 工具集成推理（Tool-Integrated Reasoning）

• Function Calling Mechanisms：使大型语言模型能够调用外部工具和API。例如，Toolformer通过自我监督学习，使模型能够学习使用外部工具。
• Tool-Integrated Reasoning：将工具调用与模型的推理过程相结合，提高模型的推理能力。例如，ReAct框架通过在推理过程中插入行动步骤，使模型能够与外部环境进行交互。
• Agent-Environment Interaction：设计智能体与环境之间的交互机制，支持复杂任务的解决。例如，Search-augmented Reasoning系统通过训练模型在多步推理任务中动态决定何时进行搜索和生成什么查询。

3.4 多智能体系统（Multi-Agent Systems）

• Communication Protocols：设计多智能体系统中的通信协议，支持智能体之间的有效协作。例如，KQML和FIPA ACL是早期的多智能体通信语言，为智能体之间的标准化通信提供了基础。
• Orchestration Mechanisms：设计协调机制，管理多智能体系统中的任务分配和交互流程。例如，3S Orchestrator框架通过动态地将输入分配给多个智能体，并利用置信度指标和响应质量评估来优化任务执行。
• Coordination Strategies：设计协调策略，支持多智能体系统中的复杂任务解决。例如，SagaLLM框架通过提供事务支持和独立的验证程序，解决了多智能体系统中的事务完整性问题。

4. 评估方法（Evaluation）

论文还提出了系统的评估框架，以评估上下文工程系统的性能。这包括组件级评估（Component-Level Assessment）和系统级集成评估（System-Level Integration Assessment）。

4.1 组件级评估

• Prompt Engineering：评估提示设计的有效性，包括语义相似性、响应质量和鲁棒性。
• Long Context Processing：评估模型在处理长序列时的信息保留、位置偏差和推理连贯性。
• Self-Refinement Mechanisms：评估模型通过自我反馈和迭代改进的能力，如Self-Refine和Reflexion框架。
• Structured Data Integration：评估模型在处理结构化数据（如知识图谱、表格等）时的准确性。

4.2 系统级集成评估

• Retrieval-Augmented Generation：评估检索质量和生成效果，包括精确度、召回率、相关性和事实准确性。
• Memory Systems：评估记忆系统的持久性和检索有效性，如LongMemEval基准测试。
• Tool-Integrated Reasoning：评估工具选择的准确性、参数提取的精确性、执行成功率和错误恢复能力。
• Multi-Agent Systems：评估通信的有效性、协调效率和集体结果质量。

5. 未来方向和开放性挑战（Future Directions and Open Challenges）

论文最后探讨了上下文工程的未来研究方向和开放性挑战，包括理论基础、计算效率、多模态整合、技术创新、应用驱动研究、部署和影响评估等方面。

通过这些方法和步骤，论文不仅提供了一个全面的上下文工程框架，还为研究人员和工程师提供了一个技术路线图，以系统地优化大型语言模型的上下文处理能力。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文《A Survey of Context Engineering for Large Language Models》是一篇综述性研究，主要目的是对上下文工程（Context Engineering）领域进行全面的系统分析和分类。因此，它并没有进行具体的实验，而是通过文献综述的方式，对现有的研究工作进行了总结和分析。论文的主要贡献在于提出了一个统一的框架，将上下文工程分解为基础组件和系统实现，并探讨了这些组件和实现的具体技术、方法和挑战。

尽管论文本身没有进行实验，但它对大量的相关研究进行了系统性的分析，这些研究中可能包含了各种实验和评估。例如，论文中提到的一些具体技术或方法可能在它们的原始研究中进行了实验验证。这些实验可能包括：

1. 上下文检索与生成：例如，Retrieval-Augmented Generation（RAG）系统在不同数据集上的性能评估，包括检索准确性和生成质量的测试。
2. 上下文处理：例如，长序列处理技术（如Mamba模型）在处理超长文本序列时的效率和效果评估。
3. 上下文管理：例如，MemoryBank系统在扩展上下文窗口和提高记忆能力方面的实验。
4. 系统实现：例如，Agentic RAG系统在动态检索和决策方面的性能测试，以及多智能体系统在协作任务解决中的表现评估。

论文通过引用这些研究，提供了对上下文工程技术的全面概述，但具体的实验设计、实施和结果分析则来自于这些被引用的原始研究。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A:

Authors: Lingrui Mei, Jiayu Yao, Yuyao Ge, Yiwei Wang, Baolong Bi, Yujun Cai, Jiazhi Liu, Mingyu Li, Zhong-Zhi Li, Duzhen Zhang, Chenlin Zhou, Jiayi Mao, Tianze Xia, Jiafeng Guo, Shenghua Liu

Categories: cs.CL

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2507.13334v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2507.13334v1

Published: 2025-07-17T17:50:36Z

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3. The Generative Energy Arena (GEA): Incorporating Energy Awareness in Large Language Model (LLM) Human Evaluations

The evaluation of large language models is a complex task, in which several approaches have been proposed. The most common is the use of automated benchmarks in which LLMs have to answer multiple-choice questions of different topics. However, this method has certain limitations, being the most concerning, the poor correlation with the humans. An alternative approach, is to have humans evaluate the LLMs. This poses scalability issues as there is a large and growing number of models to evaluate making it impractical (and costly) to run traditional studies based on recruiting a number of evaluators and having them rank the responses of the models. An alternative approach is the use of public arenas, such as the popular LM arena, on which any user can freely evaluate models on any question and rank the responses of two models. The results are then elaborated into a model ranking. An increasingly important aspect of LLMs is their energy consumption and, therefore, evaluating how energy awareness influences the decisions of humans in selecting a model is of interest. In this paper, we present GEA, the Generative Energy Arena, an arena that incorporates information on the energy consumption of the model in the evaluation process. Preliminary results obtained with GEA are also presented, showing that for most questions, when users are aware of the energy consumption, they favor smaller and more energy efficient models. This suggests that for most user interactions, the extra cost and energy incurred by the more complex and top-performing models do not provide an increase in the perceived quality of the responses that justifies their use.

中文摘要

大型语言模型的评估是一项复杂的任务，提出了多种方案。最常见的方法是使用自动化基准测试，其中LLMs必须回答不同主题的多项选择问题。然而，这种方法存在一些限制，最令人担忧的是与人类之间的相关性较差。另一种替代方法是让人类来评估LLMs。这就面临着可扩展性问题，因为需要评估的模型数量庞大且不断增长，这使得基于招聘评估者并让他们对模型的回答进行排名的传统研究变得不切实际（且成本高昂）。另一种替代方法是使用公共平台，例如流行的LM竞技场，任何用户都可以自由地在任何问题上评估模型并对两个模型的回答进行排名。然后，结果被整理成模型排名。LLMs一个越来越重要的方面是它们的能耗，因此，评估能耗意识如何影响人类在选择模型时的决策是值得关注的。在本文中，我们介绍了GEA，生成能量竞技场，这是一种在评估过程中包含模型能耗信息的竞技场。我们还呈现了通过GEA获得的初步结果，显示大多数问题中，当用户意识到能耗时，他们更倾向于选择更小和更节能的模型。这表明在大多数用户互动中，更复杂且表现更优的模型所带来的额外成本和能耗并没有提供提升的响应质量来证明其使用的合理性。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决的问题是如何在评估大型语言模型（LLMs）时纳入能源消耗的考量。具体来说，它探讨了当用户在比较不同LLMs的性能时，能源消耗信息对用户选择的影响。传统上，LLMs的评估主要依赖于自动化基准测试或人类评估，但这些方法存在局限性，例如无法充分反映人类偏好或难以大规模实施。此外，LLMs的能源消耗是一个日益重要的问题，尤其是在训练和推理过程中需要大量计算资源的情况下。因此，了解用户在知晓能源消耗信息后如何做出选择，对于开发和部署更高效、更可持续的LLMs具有重要意义。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到的相关研究包括以下几个方面：

LLMs评估方法的研究

• 自动化基准测试：使用多项选择题来评估LLMs在不同主题上的答题能力，例如Chang等人的研究（2024）对LLMs评估进行了综述，Hendrycks等人（2020）提出了大规模多任务语言理解的测量方法。这些测试可以自动化运行，但存在一些局限性，如LLMs可能存在的偏差（Zheng等人，2023），以及问题可能来自模型的训练数据集导致的数据污染（Xu等人，2024）。
• LLM互评：让一个LLM评估其他LLMs对不同问题的回答，这种方法可以大规模测试，但也存在局限性，例如LLMs可能在评估中引入偏差，其判断可能与人类不完全一致（Panickssery等人，2024）。
• 人类评估：直接由人类评估LLMs的性能，虽然可以克服上述方法的一些局限性，但面临可扩展性问题，因为LLMs数量众多且不断更新，进行大规模人类评估耗时费力。

LLMs能源消耗的研究

• 能源消耗的测量和优化：例如Morrison等人（2025）全面评估了创建语言模型的环境影响，Wu等人（2025）从功能单位的角度揭示了大型语言模型服务的环境影响，Maliakel等人（2025）研究了LLM推理中的能源效率和性能权衡。
• 能源消耗对用户选择的影响：Chung等人（2025）尝试通过实现一个“竞技场”来比较LLMs，考虑了能源消耗信息，但该研究似乎仅限于开放权重模型，并且没有公开分析能源信息对用户偏好的影响。

开放评估平台的研究

• LM Arena：Chiang等人（2024）提出了一个开放平台，用于通过人类偏好评估LLMs。在这个平台上，用户可以自由地对模型进行提问并比较两个模型的回答，然后投票决定哪个回答更好。这种平台能够根据人类偏好对模型进行排名，但存在一些局限性，如问题和评估者的特征不受控制，且可能存在操纵的可能性（Min等人，2025）。

这些相关研究为本文提出的GEA（Generative Energy Arena）提供了背景和基础，GEA旨在结合能源消耗信息来评估LLMs，并研究这种信息对人类评估者选择的影响。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过设计和实现一个名为**Generative Energy Arena (GEA)**的平台来解决如何在评估大型语言模型（LLMs）时纳入能源消耗考量的问题。以下是GEA的设计和实现细节，以及它如何解决这一问题：

1. 能源消耗信息的获取和呈现

• 相对能源消耗信息：由于模型的能源消耗数据通常不公开，尤其是对于专有模型，GEA选择提供相对能源消耗信息，而不是绝对值。当比较两个模型时，GEA会告知用户哪个模型消耗的能源更多，而不提供具体的数值。这种方法简化了信息，使用户能够理解使用每个模型的能源影响，而无需深入了解具体的技术细节。
• 模型选择策略：为了确保能源消耗的差异主要由模型大小引起，GEA只比较来自同一家族但大小不同的模型。例如，比较GPT-4.1和GPT-4.1-mini，这样可以确保除了规模外，其他因素（如训练数据和架构设计）尽可能相似，从而使能源消耗的差异更加明显。

2. 两步评估流程

• 第一步：质量评估：用户首先根据回答的质量选择最佳答案，而不考虑能源消耗。这确保了用户在没有能源信息的情况下，基于回答的内在质量做出选择。
• 第二步：能源信息影响评估：如果用户选择的答案来自能源消耗较大的模型，GEA会询问用户：“知道另一个回答消耗的能源更少，你会改变你的选择吗，假设这会导致质量有所下降？” 这一步骤不仅避免了用户在第一步中因能源信息而产生的偏见，还使得研究者能够独立测量能源信息对用户决策的影响。

3. 影响指标的定义

• 改变率（Ec）：定义了一个指标Ec，即用户在知晓能源信息后改变选择的比例。通过计算Ec，可以量化能源信息对用户决策的影响。
• 模型胜率变化：通过比较两个模型在知晓能源信息前后的胜率变化，进一步评估能源信息对模型相对性能的影响。具体公式如下： [ WS(E) = WS + T + WL \cdot Ec ] [ WL(E) = WL \cdot (1 - Ec) ] 其中，(WS)和(WL)分别表示小模型和大模型的初始胜率，(T)表示平局率，(WS(E))和(WL(E))表示考虑能源信息后的胜率。

4. GEA的实现和测试

• 平台实现：GEA在Hugging Face上实现，支持多个模型家族的比较，如GPT-4o、GPT-4.1、Claude Sonnet 3.5、Haiku 3.5、Llama3等。用户界面简洁明了，提供项目信息、访问平台的入口以及展示结果的页面。
• 测试和结果分析：GEA在马德里理工大学的在线课程中得到应用，学生被要求在GEA上评估一系列问题。结果显示，当用户知晓能源消耗信息后，有显著比例的用户（平均46%）会改变他们的选择，倾向于选择能源消耗更小的模型。此外，考虑能源信息后，小模型的胜率显著高于大模型，表明在大多数情况下，用户认为小模型的回答质量足以满足需求，而大模型的额外能源消耗并不值得。

5. 结论和未来工作

• 结论：GEA的研究结果表明，能源消耗信息对用户选择LLMs有显著影响。在大多数情况下，用户更倾向于选择能源消耗更小的模型，即使这意味着回答质量可能略有下降。这表明在开发和部署LLMs时，需要考虑能源效率，以实现更可持续的发展。
• 未来工作：论文指出，当前的研究还存在局限性，如样本量较小、评估的LLMs数量有限、仅限于西班牙语以及未对不同类型问题进行独立分析。未来的工作将包括扩大样本量、评估更多类型的LLMs、测试不同语言以及对不同类型问题进行独立分析，以更全面地理解能源意识对用户决策的影响。

通过上述设计和实现，GEA成功地将能源消耗信息纳入了LLMs的评估过程，并通过实验验证了这一信息对用户决策的重要影响。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行的实验主要围绕**Generative Energy Arena (GEA)**平台的使用和评估展开。以下是实验的具体内容和步骤：

实验设计

1. 平台使用：

   • GEA平台被集成到马德里理工大学（Universidad Politécnica de Madrid）提供的一个大规模开放在线课程（MOOC）中。
   • 学生们被要求在GEA平台上评估总共十个问题，其中五个问题由课程提供，另外五个问题由学生自己设计。

2. 问题类型：

   • 课程提供的五个问题用西班牙语表述，内容涉及不同领域，例如发明产品宣传口号、解释LLM中的Top-p参数、创作一首四行诗等。
   • 学生自行设计的问题内容多样，覆盖了广泛的主题和领域。

3. 模型比较：

   • GEA平台支持比较来自不同家族的LLMs，包括GPT-4o、GPT-4.1、Claude Sonnet 3.5、Haiku 3.5、Llama3等。
   • 每次比较都是在同一家族中选择两个不同大小的模型进行，例如GPT-4.1与GPT-4.1-mini。

实验流程

1. 质量评估：

   • 用户（学生）首先根据回答的质量选择最佳答案，此时不考虑能源消耗信息。
   • 这一步骤确保用户基于回答的内在质量做出初步选择。

2. 能源信息影响评估：

   • 如果用户选择的答案来自能源消耗较大的模型，GEA会提示用户另一个回答的能源消耗更少，并询问用户是否愿意改变选择，假设这会导致质量有所下降。
   • 用户的决策被记录下来，用于后续分析。

数据收集与分析

1. 数据收集：

   • 在实验期间，GEA平台共收集了694个问题的评估数据，其中295个问题来自MOOC课程提供的问题，其余问题由学生自行设计。
   • 用户（学生）的评估数据被存储在一个数据库中，以便进行后续的数据处理和分析。

2. 分析指标：

   • 改变率（Ec）：计算用户在知晓能源信息后改变选择的比例。
   • 模型胜率变化：比较两个模型在知晓能源信息前后的胜率变化，以评估能源信息对模型相对性能的影响。

实验结果

1. 改变率（Ec）：

   • 实验结果显示，当用户知晓能源消耗信息后，有显著比例的用户（平均46%）会改变他们的选择，倾向于选择能源消耗更小的模型。
   • 不同模型家族的改变率在41%到52%之间，表明能源信息对用户决策有显著影响。

2. 模型胜率变化：

   • 在考虑能源信息之前，大模型和小模型之间的胜率差异较小，通常在2%以内。
   • 考虑能源信息后，小模型的胜率显著提高，用户选择小模型的比例超过75%。
   • 这表明在大多数情况下，用户认为小模型的回答质量足以满足需求，而大模型的额外能源消耗并不值得。

实验结论

实验结果表明，能源消耗信息对用户选择LLMs有显著影响。在大多数情况下，用户更倾向于选择能源消耗更小的模型，即使这意味着回答质量可能略有下降。这表明在开发和部署LLMs时，需要考虑能源效率，以实现更可持续的发展。

未来工作

论文指出，当前的研究还存在局限性，如样本量较小、评估的LLMs数量有限、仅限于西班牙语以及未对不同类型问题进行独立分析。未来的工作将包括扩大样本量、评估更多类型的LLMs、测试不同语言以及对不同类型问题进行独立分析，以更全面地理解能源意识对用户决策的影响。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A:

Authors: Carlos Arriaga, Gonzalo Martínez, Eneko Sendin, Javier Conde, Pedro Reviriego

Categories: cs.AI, cs.CL

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2507.13302v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2507.13302v1

Published: 2025-07-17T17:11:14Z

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4. AbGen: Evaluating Large Language Models in Ablation Study Design and Evaluation for Scientific Research

We introduce AbGen, the first benchmark designed to evaluate the capabilities of LLMs in designing ablation studies for scientific research. AbGen consists of 1,500 expert-annotated examples derived from 807 NLP papers. In this benchmark, LLMs are tasked with generating detailed ablation study designs for a specified module or process based on the given research context. Our evaluation of leading LLMs, such as DeepSeek-R1-0528 and o4-mini, highlights a significant performance gap between these models and human experts in terms of the importance, faithfulness, and soundness of the ablation study designs. Moreover, we demonstrate that current automated evaluation methods are not reliable for our task, as they show a significant discrepancy when compared to human assessment. To better investigate this, we develop AbGen-Eval, a meta-evaluation benchmark designed to assess the reliability of commonly used automated evaluation systems in measuring LLM performance on our task. We investigate various LLM-as-Judge systems on AbGen-Eval, providing insights for future research on developing more effective and reliable LLM-based evaluation systems for complex scientific tasks.

中文摘要

我们介绍了AbGen，这是第一个旨在评估大型语言模型（LLMs）在科学研究中设计消融研究能力的基准。AbGen由1500个专家注释的实例组成，这些实例来自807篇自然语言处理（NLP）论文。在这个基准中，LLMs的任务是根据给定的研究背景，为指定的模块或过程生成详细的消融研究设计。我们对领先的LLMs（如DeepSeek-R1-0528和o4-mini）的评估突出显示了这些模型与人类专家在消融研究设计的重要性、可靠性和合理性方面之间存在显著的性能差距。此外，我们还展示了当前的自动评估方法在我们的任务中并不可靠，因为与人类评估相比，它们表现出显著的差异。为了更好地研究这一点，我们开发了AbGen-Eval，这是一个元评估基准，旨在评估常用的自动评估系统在衡量LLM在我们任务中的表现的可靠性。我们在AbGen-Eval上研究了各种LLM作为评审系统，为未来研究开发更有效、可靠的基于LLM的复杂科学任务评估系统提供了见解。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决的问题是：如何评估大型语言模型（LLMs）在科学实验设计中的能力，特别是针对实验设计中的消融研究（ablation study）设计。具体来说，论文提出了以下几个核心问题：

1. 前沿LLMs在消融研究设计中的表现如何（RQ1）：研究当前领先的LLMs在设计科学实验的消融研究方面的能力，以及与人类专家相比存在多大的差距。
2. 如何将这项研究应用于现实场景以协助人类研究人员（RQ2）：探索LLMs如何在实际研究中与人类研究人员互动，帮助他们设计消融研究，并评估这种互动的潜力和适应性。
3. 如何为复杂科学任务开发更可靠的自动化评估系统（RQ3）：由于当前的自动化评估方法在评估LLMs生成的消融研究设计时存在显著的不可靠性，研究如何改进这些评估系统，使其更准确地衡量LLMs的性能。

Q: 有哪些相关研究？

A: 以下是一些与本文相关的研究：

LLMs在科学任务中的应用

• 文献综述：Agarwal等人（2024）开发了LitLLM工具包，用于科学文献综述，帮助研究人员高效地整理和分析大量文献。
• 科学论文写作：Altmäe等人（2023）探讨了人工智能在科学写作中的应用，分析了其对科学写作质量和效率的影响。
• 科学代码生成：Liu等人（2023）研究了LLMs在科学代码生成中的能力，展示了LLMs如何帮助科学家快速生成和优化代码。
• 科学假设生成：Wang等人（2024a）提出了M3SciQA，一个多模态多文档科学问答基准，用于评估基础模型在科学领域的表现。

LLMs在实验设计中的应用

• 实验设计辅助：Chen等人（2025a）提出了MLR-Bench，评估了AI代理在开放性机器学习研究中的表现，包括实验设计。
• 科学实验设计：Lou等人（2025）探讨了LLMs在科学实验设计中的潜力，提出了一个框架来评估LLMs在设计实验中的能力。

自动化评估系统的开发

• 事实性检查：Chen等人（2021）研究了事实性检查器的可靠性，提出了一个对抗性的元评估方法来评估总结中的事实性。
• 总结评估：Fabbri等人（2021）开发了SummEval，一个用于重新评估总结评估的工具，提供了对现有总结评估方法的深入分析。
• 科学问答评估：Lee等人（2023）提出了QASA，一个高级科学文章问答数据集，用于评估LLMs在科学问答任务中的表现。

这些研究为本文提供了背景和基础，展示了LLMs在科学领域的广泛应用和潜力，同时也指出了在实验设计和自动化评估方面存在的挑战和机会。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 为了评估大型语言模型（LLMs）在科学实验设计中的能力，特别是针对消融研究（ablation study）设计，论文提出了以下解决方案：

1. 构建ABGEN基准测试

• 任务定义：ABGEN任务要求LLMs根据给定的研究背景，为指定的模块或流程生成详细的消融研究设计。这些设计应包括研究目标的清晰陈述以及实验过程的详细描述。
• 数据收集与筛选：从arXiv的“Computation and Language”类别中收集2024年3月1日至8月30日首次发布的论文。通过专家标注者手动筛选，排除不符合要求的论文，最终选取807篇论文。
• 研究背景和参考消融研究的标注：专家标注者将每篇论文重新结构化为研究背景、方法论和主要实验设置及结果三个部分的研究背景，同时标注参考消融研究，包括研究目标、实验过程和结果讨论三个部分。
• 标注验证：对每个标注示例进行验证，确保其准确性和一致性。通过验证，修正了273个错误标注的示例，最终构建了包含1500个示例的ABGEN基准测试。

2. 设计评估系统

• 评估标准：从重要性（Importance）、忠实度（Faithfulness）和合理性（Soundness）三个维度评估LLMs生成的消融研究设计。
  • 重要性：生成的消融研究设计是否能为理解指定模块或流程在整体方法中的作用提供有价值的见解。
  • 忠实度：生成的消融研究设计是否与给定的研究背景完全一致，是否存在与主要实验设置相矛盾的内容。
  • 合理性：生成的消融研究设计是否逻辑自洽，描述是否清晰明确，人类研究人员是否能够根据生成的内容清楚地理解和复制消融研究。
• 人工评估协议：使用1到5的李克特量表对每个标准进行评分。评估者首先根据研究背景和LLMs生成的消融研究进行评分，然后在提供参考消融研究后调整评分。通过计算Cohen’s Kappa值评估了标注者之间的一致性，分别为0.735、0.782和0.710，表明标注者之间具有较高的一致性。
• 自动化评估：使用基于LLM的评估系统（如GPT-4.1-mini）进行自动化评估。评估系统根据研究背景和参考消融研究，对每个生成的响应在重要性、忠实度、合理性和整体质量四个标准上分别给出1到5的评分，并生成解释其判断的依据。

3. 系统评估与分析

• 实验设置：评估了18种前沿LLMs，包括专有模型（如o4-mini、GPT-4o、GPT-4.1等）和开源模型（如Llama-3.1-70B、Llama-4-Scout-17B等）。使用默认提示让模型根据给定的研究背景和指定模块生成消融研究设计。
• 结果与分析：结果显示，即使是表现最好的LLM（DeepSeek-R1-0528）也远不如人类专家。这表明ABGEN任务对当前的LLMs来说具有相当的挑战性。此外，还发现自动化评估系统与人工评估之间存在显著差异，提示当前的自动化评估系统可能并不可靠。
• 错误分析：对表现不佳的模型输出进行了详细的错误分析，识别出五种常见的错误类型，包括与研究背景不一致、实验过程描述模糊或难以复制、部分消融或实验不完整、消融模块不重要以及实验过程存在内在逻辑不一致等。

4. 用户研究

• LLM-研究者互动：通过让用户对LLMs生成的消融研究设计提供反馈，并让LLMs根据反馈进行修订，发现结合用户反馈可以显著提高LLMs的性能。
• 领域泛化：将研究框架应用于生物医学和计算机网络领域，发现LLMs在这些领域中的表现与在自然语言处理领域中的表现一致，表明该研究框架具有一定的领域适应性。

5. 开发ABGEN-EVAL元评估基准测试

• 基准测试构建：基于人工评估结果构建了ABGEN-EVAL元评估基准测试，包含18个LLM输出×100个人工评估=1800个示例。每个示例包括一个LLM生成的消融研究设计和三个分别评估该研究设计的重要性、忠实度和合理性的评分。
• 实验：开发了多种基于LLM的评估系统变体，研究不同因素（如基础LLM的选择、是否基于特定标准或总体评分进行评估）对评估效果的影响。结果表明，当前的自动化评估系统与人工评估之间的相关性较低，表明它们在评估生成的消融研究设计方面并不可靠。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下几类实验：

1. LLMs在消融研究设计任务上的性能评估实验

• 实验对象：18种前沿LLMs，包括专有模型（如o4-mini、GPT-4o、GPT-4.1等）和开源模型（如Llama-3.1-70B、Llama-4-Scout-17B等）。
• 实验方法：
  • 数据集：使用ABGEN基准测试中的1000个测试集示例进行标准评估，另外500个测试集示例（testmini）用于方法验证和人工分析评估。
  • 提示：使用默认提示让模型根据给定的研究背景和指定模块生成消融研究设计，要求模型首先生成研究目标的一句话描述，然后详细描述消融研究的实验设置。
  • 评估方式：采用人工评估和自动化评估两种方式。
    • 人工评估：由专家评估者根据重要性、忠实度和合理性三个标准对每个生成的消融研究设计进行评分，使用1到5的李克特量表。
    • 自动化评估：使用基于LLM的评估系统（如GPT-4.1-mini）对生成的消融研究设计进行评估，评估系统根据研究背景和参考消融研究，在重要性、忠实度、合理性和整体质量四个标准上分别给出1到5的评分，并生成解释其判断的依据。
• 实验结果：
  • 人工评估结果：即使是表现最好的LLM（DeepSeek-R1-0528），其平均得分也远低于人类专家，表明LLMs在消融研究设计任务上与人类专家存在显著差距。
  • 自动化评估结果：与人工评估相比，自动化评估系统给出的评分与人工评估存在显著差异，表明当前的自动化评估系统可能并不可靠。

2. 错误分析实验

• 实验方法：对表现不佳的模型输出（人工评估平均得分低于3的100个失败案例）进行详细的错误分析，识别出五种常见的错误类型，包括与研究背景不一致、实验过程描述模糊或难以复制、部分消融或实验不完整、消融模块不重要以及实验过程存在内在逻辑不一致等。
• 实验结果：通过错误分析，深入了解了LLMs在消融研究设计任务上的能力限制，为后续改进提供了方向。

3. 用户研究实验

• LLM-研究者互动实验：
  • 实验方法：从testmini集中随机抽取20个失败案例（人工评分低于3的案例），分别来自GPT-4o和Llama3.1-70B。两名专家标注者审查这些LLM生成的消融研究设计，识别错误，并在50字以内提供建设性的反馈。然后将研究背景、初始消融研究设计和研究者反馈重新输入到相同的LLMs中，指示它们重新生成消融研究设计。另一名专家评估者按照第3.2节中的人工评估协议对修订后的版本进行评估。
  • 实验结果：结果显示，结合研究者反馈可以显著提高LLMs在改进输出方面的表现。
• 领域泛化实验：
  • 实验方法：邀请生物医学和计算机网络领域的两名专家，分别提供五篇他们熟悉且首次发表于2024年5月1日之后的论文。按照ABGEN标注流程，他们从五篇相应论文中标注研究背景和参考消融研究，共得到27个示例，涵盖十篇论文。然后向他们提供LLM生成的消融研究设计，并要求他们严格按照人工评估指南对LLM输出进行评估。
  • 实验结果：结果显示，GPT-4o和Llama-3.1-70B的人工评估得分与在自然语言处理领域实验中观察到的结果一致，表明该研究框架在不同科学领域具有适应性。

4. 自动化评估系统的元评估实验

• 实验对象：多种基于LLM的评估系统变体，包括不同的基础LLM模型以及基于特定标准或总体评分进行评估的系统。
• 实验方法：使用ABGEN-EVAL基准测试对这些自动化评估系统进行元评估。ABGEN-EVAL包含1800个示例，每个示例包括一个LLM生成的消融研究设计和三个分别评估该研究设计的重要性、忠实度和合理性的评分。通过计算系统级和实例级的相关性（如皮尔逊相关系数和肯德尔相关系数），评估自动化评估系统与人工评估之间的一致性。
• 实验结果：结果显示，当前的自动化评估系统与人工评估之间的相关性较低，表明它们在评估生成的消融研究设计方面并不可靠。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文中提出了以下可以进一步探索的点：

1. 高级提示技术与LLM-Agent方法

• 高级提示技术：论文指出，研究中没有探索高级提示技术（如Yao等人在2023年提出的提示技术，以及Wang等人在2024a中提出的技术）。这些技术可能会对LLMs在消融研究设计任务中的表现产生积极影响。未来的研究可以尝试应用这些高级提示技术，以提高LLMs生成消融研究设计的质量。
• LLM-Agent方法：论文也提到没有探索基于LLM-Agent的方法（如D’Arcy等人在2024年提出的LLM-Agent方法，以及Majumder等人在2024年提出的方法）。这些方法可能会为LLMs在消融研究设计任务中提供更强大的能力。未来的研究可以探索如何将LLM-Agent方法应用于消融研究设计，以实现更高效和更准确的实验设计。

2. 自动化评估系统的改进

• 开发更可靠的自动化评估系统：论文中提到，当前的自动化评估系统在评估LLMs生成的消融研究设计时存在显著的不可靠性。未来的研究可以利用ABGEN-EVAL基准测试，开发更先进和更可靠的基于LLM的评估方法。这可能包括改进评估模型的架构、训练方法或评估指标，以提高自动化评估系统与人工评估之间的一致性。
• 多维度评估指标的开发：虽然论文中提出了重要性、忠实度和合理性三个评估维度，但未来的研究可以进一步探索和开发更多维度的评估指标，以更全面地评估LLMs生成的消融研究设计。例如，可以考虑加入创新性、可扩展性等指标，以更好地反映消融研究设计的质量和价值。

3. LLMs在消融研究设计中的执行能力

• LLMs执行消融研究：论文指出，研究主要关注LLMs在设计消融研究方面的能力，而没有探索LLMs如何执行设计的消融研究。在现实场景中，LLMs执行消融研究的能力同样重要。未来的研究可以探索如何让LLMs不仅能够设计消融研究，还能实际执行这些研究，例如通过与实验平台的集成或开发专门的执行模块。
• LLMs与实验平台的集成：为了实现LLMs执行消融研究，需要将LLMs与实验平台进行集成。这可能涉及到开发新的接口、协议或工具，以确保LLMs能够与实验平台无缝交互，并有效地执行消融研究。未来的研究可以专注于开发这种集成解决方案，以提高LLMs在科学实验中的实际应用价值。

4. 领域适应性与跨领域应用

• 其他科学领域的应用：虽然论文在生物医学和计算机网络领域进行了初步的用户研究，但可以进一步探索LLMs在其他科学领域的消融研究设计能力。例如，在物理学、化学、生物学等领域，消融研究的设计可能具有不同的特点和要求。未来的研究可以针对这些领域开发特定的基准测试和评估方法，以评估LLMs在不同领域的表现。
• 跨领域消融研究设计：除了在单一领域内应用LLMs进行消融研究设计，还可以探索跨领域的消融研究设计。例如，在多学科研究中，可能需要综合不同领域的知识和方法来设计消融研究。未来的研究可以研究如何让LLMs能够理解和处理跨领域的研究背景，并生成高质量的跨领域消融研究设计。

5. 人机协作与交互式设计

• 人机协作模式的优化：论文中提到的LLM-研究者互动实验表明，结合研究者反馈可以显著提高LLMs在消融研究设计中的表现。未来的研究可以进一步探索和优化人机协作模式，例如开发更智能的交互界面、提供更有效的反馈机制或设计更自然的对话流程，以提高人机协作的效率和质量。
• 交互式消融研究设计系统：基于人机协作的潜力，未来的研究可以开发交互式的消融研究设计系统。这些系统可以让研究者与LLMs进行实时交互，动态调整消融研究设计，并根据研究者的反馈进行优化。这种交互式系统可能会为科学研究提供更强大的工具，帮助研究者更有效地设计和改进消融研究。

Authors: Yilun Zhao, Weiyuan Chen, Zhijian Xu, Manasi Patwardhan, Yixin Liu, Chengye Wang, Lovekesh Vig, Arman Cohan

Categories: cs.CL, cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2507.13300v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2507.13300v1

Published: 2025-07-17T17:09:22Z

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5. QuestA: Expanding Reasoning Capacity in LLMs via Question Augmentation

Reinforcement learning (RL) has become a key component in training large language reasoning models (LLMs). However, recent studies questions its effectiveness in improving multi-step reasoning-particularly on hard problems. To address this challenge, we propose a simple yet effective strategy via Question Augmentation: introduce partial solutions during training to reduce problem difficulty and provide more informative learning signals. Our method, QuestA, when applied during RL training on math reasoning tasks, not only improves pass@1 but also pass@k-particularly on problems where standard RL struggles to make progress. This enables continual improvement over strong open-source models such as DeepScaleR and OpenMath Nemotron, further enhancing their reasoning capabilities. We achieve new state-of-the-art results on math benchmarks using 1.5B-parameter models: 67.1% (+5.3%) on AIME24, 59.5% (+10.0%) on AIME25, and 35.5% (+4.0%) on HMMT25. Further, we provide theoretical explanations that QuestA improves sample efficiency, offering a practical and generalizable pathway for expanding reasoning capability through RL.

中文摘要

强化学习（RL）已成为训练大型语言推理模型（LLMs）的关键组成部分。然而，最近的研究质疑其在提高多步骤推理特别是在难题上的有效性。为了解决这个挑战，我们提出了一种简单而有效的策略，通过问题增强：在训练期间引入部分解决方案以降低问题的难度并提供更具信息量的学习信号。我们的方法QuestA，在数学推理任务的RL训练中应用，不仅提高了pass@1，还提高了pass@k，尤其是在标准RL难以取得进展的问题上。这使得对DeepScaleR和OpenMath Nemotron等强大开源模型的持续改进成为可能，进一步增强了它们的推理能力。我们使用15亿参数模型在数学基准上取得了新的最先进结果：在AIME24上67.1%（+5.3%），在AIME25上59.5%（+10.0%），在HMMT25上35.5%（+4.0%）。此外，我们提供了理论解释，说明QuestA如何提高样本效率，为通过RL扩展推理能力提供了一条实际且具有普遍适用性的路径。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决的问题是：如何通过强化学习（Reinforcement Learning, RL）有效地提升大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在复杂推理任务上的能力，特别是在那些基础模型表现不佳的难题上。

具体来说，论文指出当前的强化学习方法在提升模型的多步推理能力方面存在局限性，尤其是在面对难题时，标准的强化学习方法往往难以取得进展。主要挑战包括：

• 稀疏奖励（Sparse Rewards）：在难题上，模型很难生成正确的解题路径，导致强化学习过程中缺乏有效的学习信号。
• 熵坍塌（Entropy Collapse）：模型的输出分布可能过度集中在少数高概率模式上，减少了多样性，损害了探索能力，导致在高k值时pass@k性能下降。
• 样本效率（Sample Efficiency）：在有限的采样预算下，发现成功的解题路径变得非常困难，这限制了强化学习的效率和效果。

为了解决这些问题，论文提出了一个名为**QuestA（Question Augmentation）**的简单而有效的策略，通过在训练过程中引入部分解题步骤来降低问题难度，并提供更丰富的学习信号，从而提升模型在复杂推理任务上的表现。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与强化学习和大型语言模型推理能力相关的研究工作，这些研究为QuestA方法提供了背景和对比。以下是相关研究的概述：

强化学习在LLMs中的应用

• PPO和GRPO：论文提到了近端策略优化（Proximal Policy Optimization, PPO）[29] 和基于生成的强化优化（Generated-based Reinforcement Optimization, GRPO）[5]，这些算法被证明可以显著提升模型的推理能力。GRPO通过生成奖励信号来优化模型的输出，而PPO则是一种广泛使用的强化学习算法，用于训练智能体以最大化累积奖励。
• DAPO：论文还提到了DAPO（Diverse and Adaptive Policy Optimization）[8]，这是一种改进的强化学习方法，通过动态采样和调整训练过程中的奖励信号，进一步提升了模型的推理能力。

改进样本效率的方法

• TreeRL和VinePPO：这些方法通过引入熵或置信度来增强样本效率。TreeRL [35] 和VinePPO [36] 通过优化采样策略，使得模型在训练过程中能够更有效地探索解空间。
• MRT：多轮推理训练（Multi-Round Reasoning Training, MRT）[37] 通过在测试时重用部分轨迹来提高样本效率，从而在有限的计算资源下获得更好的性能。

处理熵坍塌问题

• StepHint：StepHint [42] 通过利用迭代长度的中间思考内容作为提示信号，来维持熵的稳定性，从而避免模型输出分布的过度集中。

其他相关工作

• 奖励函数调整：一些研究通过直接修改奖励函数来提高训练效率[30, 31]，或者引入中间过程奖励[32, 33]，以更好地指导模型的学习过程。
• 多阶段训练和推理：一些工作探索了通过多阶段训练或推理模式来提升模型性能，例如通过调整训练长度[12]、问题难度[38]或在推理过程中使用固定长度的总结[39]。

这些相关研究为QuestA方法提供了丰富的背景和对比，展示了在强化学习和LLMs推理能力提升方面的多种探索和改进方向。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出一种名为 QuestA（Question Augmentation） 的方法来解决强化学习在提升大型语言模型（LLMs）推理能力方面的局限性问题。QuestA 的核心思想是在训练过程中通过问题增强（Question Augmentation）来引入部分解题步骤，从而降低问题难度并提供更丰富的学习信号。以下是 QuestA 方法的具体实现步骤和关键点：

1. 问题增强（Question Augmentation）

• 目标：针对那些基础模型难以解决的问题，通过在问题描述中加入部分解题步骤（partial solutions），帮助模型更好地理解问题并生成正确的解题路径。
• 实现方式：对于一个具有 ( n ) 步解题过程的问题 ( x )，构造一系列增强提示 ( \tilde{x}(p) )，其中每个 ( \tilde{x}(p) ) 将解题过程的前 ( p ) 步作为前缀添加到原始问题描述中。参数 ( p ) 决定了揭示解题步骤的比例，例如 50%、25% 或 0%，从而控制增强提示的难度。

2. 选择性应用

• 针对难题：QuestA 选择性地应用于那些基础模型通过率接近零的难题。在这些任务上，标准的强化学习方法往往因为缺乏正奖励信号而无法学习。
• 数据集选择：论文中使用了 OpenR1-Math-220K 数据集 [3]，从中筛选出 26K 特别具有挑战性的问题进行增强。

3. 增强提示的构造

• 提取解题步骤：从数据集中的每个问题中提取最终解题步骤（而非推理过程），以确保注入的内容反映经过验证的逻辑进展。
• 控制提示比例：通过调整 ( p ) 的值，可以控制提示中包含的解题步骤的比例，从而在训练过程中逐步减少对提示的依赖。

4. 与强化学习的整合

• 无缝集成：QuestA 与底层的强化学习算法（如 GRPO 或 DAPO）正交，可以通过修改输入数据集来无缝集成到现有的训练流程中。奖励函数和策略更新机制保持不变，只是在训练时使用了增强后的提示。
• 提升学习信号：通过增强提示，模型在训练过程中能够更频繁地生成正确的解题路径，从而获得更丰富的梯度信号，加速在复杂任务上的收敛。

5. 理论支持

• 提升样本效率：论文从理论上证明了 QuestA 如何通过改变问题的可学习性（learnability）来提升强化学习的效率。通过引入部分解题步骤，QuestA 增加了在有限采样预算下发现正确解题路径的可能性。
• 避免熵坍塌：实验结果表明，QuestA 在训练过程中避免了熵坍塌，保持了模型输出的多样性，从而在高 ( k ) 值时维持了良好的 pass@k 性能。

6. 实验验证

• 性能提升：在多个数学基准测试中，使用 QuestA 方法训练的模型（如 DeepScaleR-1.5B 和 Nemotron-1.5B）在 pass@1 和 pass@k 指标上均取得了显著提升，达到了新的最佳性能。
• 跨领域泛化：尽管 QuestA 主要应用于数学领域，但实验表明该方法在其他领域（如逻辑推理和编程）也具有一定的泛化能力。

通过上述方法，QuestA 成功地解决了强化学习在提升 LLMs 推理能力方面的局限性问题，特别是在那些基础模型难以解决的难题上。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文通过一系列实验来验证 QuestA 方法在提升大型语言模型（LLMs）推理能力方面的有效性。以下是实验的详细设置和结果：

1. 训练数据集

• 数据集选择：使用了 OpenR1-Math-220K 数据集 [3]，该数据集包含 220,000 个数学问题及其解题过程。
• 数据筛选：通过 DeepSeek-R1-Distill-1.5B 模型对每个问题进行 8 次推理，筛选出那些模型只能正确回答 0 或 1 次的问题，最终得到 26,000 个难题用于训练。
• 增强提示构造：从每个问题的解题过程中提取部分步骤，构造增强提示，用于训练过程中。

2. 训练设置

• 强化学习算法：采用 GRPO 算法，并结合 DAPO 的动态采样技巧，移除了 KL 散度损失。
• 训练参数：
  • 每个提示采样 16 个响应。
  • 提示长度限制为 8192 个 token，推理长度限制为 24000 个 token。
  • 采样温度为 1.0，裁剪超参数 ( \epsilon_{\text{low}} = \epsilon_{\text{high}} = 0.2 )。
  • 批量大小为 128，小批量大小为 1。
  • 使用 AdamW 优化器，学习率为 ( 2 \times 10^{-5} )。
  • 在 8 个 NVIDIA-H800-80GB 节点上进行训练，DeepScaleR-1.5B 训练 750 步，Nemotron-1.5B 训练 500 步。

3. 训练动态

• 平均响应长度：随着训练的进行，模型的平均响应长度逐渐增加。
• 平均奖励：模型的平均奖励也随着训练的进行而增加，表明模型在生成更准确的解题路径。
• 平均熵：尽管进行了强化学习训练，模型的熵并没有显著下降，表明 QuestA 避免了熵坍塌，保持了输出的多样性。

4. 评估设置

• 最大生成长度：设置为 32,768 个 token。
• 评估指标：使用 pass@k 评估模型性能，计算模型在 k 次尝试中至少生成一个正确答案的概率。
• 基准测试：评估了多个数学基准测试，包括 AIME2024 [19]、AIME2025 [20]、Olympiad Bench [21]、HMMT FEB 25 [22] 和 BRUMO25 [23]。

5. 关键结果

• 性能提升：QuestA 方法在多个基准测试中显著提升了模型性能。例如：
  • AIME2024：DeepScaleR-1.5B 的 pass@1 从 40.42% 提升到 49.16%。
  • AIME2025：DeepScaleR-1.5B 的 pass@1 从 31.35% 提升到 35.94%。
  • HMMT FEB 25：DeepScaleR-1.5B 的 pass@1 从 19.27% 提升到 21.77%。
  • AIME2024：Nemotron-1.5B 的 pass@1 从 61.77% 提升到 67.08%。
  • AIME2025：Nemotron-1.5B 的 pass@1 从 49.50% 提升到 59.50%。
  • HMMT FEB 25：Nemotron-1.5B 的 pass@1 从 31.56% 提升到 35.52%。
• 跨领域泛化：尽管 QuestA 主要应用于数学领域，但在其他领域（如逻辑推理和编程）也取得了一定的性能提升。

6. 消融实验

• 数据集变化：使用 OpenMathReasoning 数据集进行训练，结果表明 QuestA 方法在不同数据集上均能取得类似的效果，表明该方法具有一定的泛化能力。

7. 训练前后对比

• 训练前后对比：通过比较训练前后的模型在 26K 训练集上的表现，发现 QuestA 显著减少了未解决或部分解决的问题数量，特别是在那些基础模型只能正确回答 0 或 1 次的问题上。

这些实验结果表明，QuestA 方法在提升模型的推理能力方面具有显著效果，特别是在那些基础模型难以解决的难题上。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文提出了 QuestA 方法，通过问题增强（Question Augmentation）显著提升了大型语言模型（LLMs）在复杂推理任务上的表现。尽管如此，仍有一些可以进一步探索的方向，以进一步优化和扩展 QuestA 方法的应用。以下是一些潜在的研究方向：

1. 动态调整增强提示的比例

• 自适应增强：目前 QuestA 使用固定比例 ( p ) 来控制增强提示的长度。可以探索动态调整 ( p ) 的方法，例如根据模型在训练过程中的表现逐步减少提示的比例，以实现更自然的课程学习（curriculum learning）。
• 自适应课程学习：设计一种自适应课程学习机制，根据模型的当前能力自动调整增强提示的难度，从而更有效地引导模型从简单问题逐步过渡到复杂问题。

2. 多领域应用

• 跨领域泛化：尽管 QuestA 在数学领域取得了显著效果，但其在其他领域的应用仍需进一步验证。可以探索在编程、逻辑推理、科学问题解决等其他领域中应用 QuestA，以验证其泛化能力。
• 领域特定增强：针对不同领域设计特定的增强策略，以更好地适应不同类型的推理任务。例如，在编程任务中，可以引入部分代码片段作为提示；在逻辑推理任务中，可以引入部分逻辑步骤作为提示。

3. 增强提示的质量和多样性

• 高质量提示生成：目前的增强提示是从现有的解题步骤中提取的，可以探索更复杂的提示生成方法，例如通过模型自动生成高质量的提示，而不是简单地从数据集中提取。
• 多样性增强：引入多样化的提示，以帮助模型从不同角度理解问题。例如，可以生成多个不同长度和内容的提示，让模型在训练过程中接触更多样的解题路径。

4. 结合其他强化学习技术

• 多目标强化学习：结合多目标强化学习（Multi-Objective Reinforcement Learning, MORL），在提升模型推理能力的同时，优化其他目标，如生成的解题路径的简洁性、可读性等。
• 元强化学习：探索元强化学习（Meta Reinforcement Learning, MRL），使模型能够快速适应新的任务和领域，通过少量的训练样本快速学习新的推理策略。

5. 长期推理能力

• 长期依赖建模：在处理复杂的多步推理任务时，模型需要能够处理长期依赖关系。可以探索如何通过增强提示来帮助模型更好地建模长期依赖，例如通过引入中间步骤的总结或关键信息。
• 分层推理：设计分层推理机制，将复杂的推理任务分解为多个子任务，逐步解决每个子任务，最终完成整个推理过程。

6. 理论分析和优化

• 理论保证：进一步深入理论分析，提供更严格的数学证明，以支持 QuestA 方法在不同条件下的有效性。例如，分析在不同数据分布和模型架构下，增强提示对学习效率和模型性能的影响。
• 优化算法：探索更高效的优化算法，以进一步提升训练过程中的样本效率和收敛速度。例如，结合贝叶斯优化或进化算法来优化增强提示的选择和生成。

7. 模型评估和基准测试

• 更全面的评估指标：除了 pass@k 指标，还可以引入更多评估指标，如解题路径的多样性、正确性和可解释性，以更全面地评估模型的推理能力。
• 新的基准测试：设计更具挑战性的基准测试，以评估模型在更复杂和多样化的推理任务上的表现。例如，结合多个领域的任务，形成综合性的推理基准测试。

8. 模型解释和可解释性

• 解释生成：探索如何通过增强提示生成更可解释的解题路径，帮助用户理解模型的推理过程。例如，通过生成详细的解题步骤和中间解释，提高模型的透明度和可信度。
• 用户反馈：引入用户反馈机制，根据用户对模型生成的解题路径的评价，进一步优化模型的推理策略。

这些方向不仅有助于进一步提升 QuestA 方法的性能和泛化能力，还可以为强化学习在大型语言模型中的应用提供更深入的理解和更广泛的应用前景。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 当然，以下是论文的主要内容总结：

论文标题

Expanding Reasoning Capacity in LLMs via Question Augmentation

作者

Jiazheng Li, Lu Hong, Kaiyue Wen, Zaiwen Yang, Jiaxuan Gao, Hongzhou Lin, Yi Wu, Jingzhao Zhang

摘要

论文提出了一种通过问题增强（Question Augmentation, QuestA）来提升大型语言模型（LLMs）推理能力的方法。该方法通过在训练过程中引入部分解题步骤来降低问题难度，并提供更丰富的学习信号。QuestA 在数学推理任务上显著提升了模型的 pass@1 和 pass@k 性能，特别是在那些标准强化学习（RL）难以取得进展的难题上。通过在 1.5B 参数模型上应用 QuestA，论文在多个数学基准测试上取得了新的最佳结果，并提供了理论支持，证明 QuestA 提升了样本效率，为通过 RL 扩展推理能力提供了一种实用且可推广的途径。

1. 引言

论文指出，尽管强化学习（RL）已成为训练大型语言推理模型（LLMs）的关键组成部分，但近期研究表明，RL 在提升多步推理能力方面存在局限性，尤其是在难题上。论文提出 QuestA 方法，通过在训练中引入部分解题步骤来解决这一问题，提升模型的推理能力。

2. QuestA: 问题增强与部分解题步骤

QuestA 是一种简单且模块化的增强框架，通过在训练提示中注入部分解题步骤来简化难题，并提供更密集的监督信号。该方法特别针对那些基础模型通过率接近零的难题，通过增强提示帮助模型探索原本无法到达的解题路径。

核心思想

• 选择性应用：针对难题，即基础模型难以解决的问题。
• 增强提示构造：从问题的解题过程中提取部分步骤，作为前缀添加到原始问题描述中。
• 与 RL 的整合：QuestA 与底层的 RL 算法正交，通过修改输入数据集无缝集成到现有训练流程中。

3. 理论支持

论文从理论上分析了 QuestA 如何通过改变问题的可学习性（learnability）来提升 RL 的效率。通过引入部分解题步骤，QuestA 增加了在有限采样预算下发现正确解题路径的可能性，从而提升了样本效率。

主要理论结果

• 命题 3.1：任何有限文本输出在理论上都可以被生成，但实际中由于采样预算有限，生成正确解题路径的概率可能极低。
• 定理 3.5：如果模型的容量集与解题集不相交，RL 过程可能完全停滞。
• 引理 3.7：如果存在提示，可以在更少的采样预算下找到有效解题路径。
• 定理 3.8：如果每个问题都有提示，存在一种 RL 算法可以在有限的采样预算下达到高成功率。

4. 实验

论文通过一系列实验验证了 QuestA 方法的有效性。实验使用了 OpenR1-Math-220K 数据集，筛选出 26K 特别具有挑战性的问题进行训练。

训练设置

• 强化学习算法：采用 GRPO 算法，并结合 DAPO 的动态采样技巧。
• 训练参数：每个提示采样 16 个响应，提示长度限制为 8192 个 token，推理长度限制为 24000 个 token，采样温度为 1.0，裁剪超参数 ( \epsilon_{\text{low}} = \epsilon_{\text{high}} = 0.2 )，批量大小为 128，小批量大小为 1，使用 AdamW 优化器，学习率为 ( 2 \times 10^{-5} )。

评估设置

• 最大生成长度：设置为 32,768 个 token。
• 评估指标：使用 pass@k 评估模型性能。
• 基准测试：评估了多个数学基准测试，包括 AIME2024、AIME2025、Olympiad Bench、HMMT FEB 25 和 BRUMO25。

关键结果

• 性能提升：QuestA 方法在多个基准测试中显著提升了模型性能。例如，DeepScaleR-1.5B 在 AIME2024 上的 pass@1 从 40.42% 提升到 49.16%，Nemotron-1.5B 在 AIME2025 上的 pass@1 从 49.50% 提升到 59.50%。
• 跨领域泛化：尽管 QuestA 主要应用于数学领域，但在其他领域（如逻辑推理和编程）也取得了一定的性能提升。

5. 消融实验

• 数据集变化：使用 OpenMathReasoning 数据集进行训练，结果表明 QuestA 方法在不同数据集上均能取得类似的效果，表明该方法具有一定的泛化能力。

6. 结论

论文通过 QuestA 方法，成功地提升了大型语言模型在复杂推理任务上的表现，特别是在那些基础模型难以解决的难题上。论文不仅提供了实验验证，还从理论上支持了 QuestA 方法的有效性，为通过 RL 扩展推理能力提供了一种实用且可推广的途径。

未来方向

论文提出了一些未来的研究方向，包括动态调整增强提示的比例、多领域应用、增强提示的质量和多样性、结合其他强化学习技术、长期推理能力、理论分析和优化、模型评估和基准测试以及模型解释和可解释性。这些方向不仅有助于进一步提升 QuestA 方法的性能和泛化能力，还可以为强化学习在大型语言模型中的应用提供更深入的理解和更广泛的应用前景。

Q: 想要进一步了解论文

A: 以上只是了解一篇论文的几个基本FAQ。如果你还想与Kimi进一步讨论该论文，请点击 这里 为你跳转Kimi AI网页版，并启动一个与该论文相关的新会话。

Authors: Jiazheng Li, Hong Lu, Kaiyue Wen, Zaiwen Yang, Jiaxuan Gao, Hongzhou Lin, Yi Wu, Jingzhao Zhang

Categories: cs.CL, cs.AI, 68T50

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2507.13266v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2507.13266v1

Published: 2025-07-17T16:21:47Z

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6. Automating Steering for Safe Multimodal Large Language Models

Recent progress in Multimodal Large Language Models (MLLMs) has unlocked powerful cross-modal reasoning abilities, but also raised new safety concerns, particularly when faced with adversarial multimodal inputs. To improve the safety of MLLMs during inference, we introduce a modular and adaptive inference-time intervention technology, AutoSteer, without requiring any fine-tuning of the underlying model. AutoSteer incorporates three core components: (1) a novel Safety Awareness Score (SAS) that automatically identifies the most safety-relevant distinctions among the model’s internal layers; (2) an adaptive safety prober trained to estimate the likelihood of toxic outputs from intermediate representations; and (3) a lightweight Refusal Head that selectively intervenes to modulate generation when safety risks are detected. Experiments on LLaVA-OV and Chameleon across diverse safety-critical benchmarks demonstrate that AutoSteer significantly reduces the Attack Success Rate (ASR) for textual, visual, and cross-modal threats, while maintaining general abilities. These findings position AutoSteer as a practical, interpretable, and effective framework for safer deployment of multimodal AI systems.

中文摘要

近年来，多模态大语言模型（MLLMs）的进展解锁了强大的跨模态推理能力，但也引发了新的安全隐患，尤其是在面对对抗性多模态输入时。为了提高MLLMs在推理过程中的安全性，我们引入了一种模块化和自适应的推理时间干预技术——AutoSteer，它无需对基础模型进行任何微调。AutoSteer包含三个核心组件：（1）一种新颖的安全意识评分（SAS），能够自动识别模型内部层次中最相关的安全区分；（2）一种自适应安全探测器，经过训练以估计中间表示中有毒输出的可能性；（3）一种轻量级拒绝头，在检测到安全风险时进行选择性干预以调节生成。在针对LLaVA-OV和变色龙等多种安全关键基准的实验中，AutoSteer显著降低了文本、视觉和跨模态威胁的攻击成功率（ASR），同时保持了模型的总体能力。这些发现使AutoSteer成为更安全地部署多模态AI系统的实用、可解释且有效的框架。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决多模态大型语言模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）在推理过程中生成有害内容的安全性问题。尽管MLLMs在跨模态理解和生成方面取得了显著进展，但它们在面对对抗性多模态输入时容易生成有害、冒犯性或不道德的内容。这些问题不仅存在于文本模态，还可能由于视觉模态的输入而引发，或者由文本和视觉模态之间的复杂交互产生。论文提出了一种名为AutoSteer的技术，旨在在不重新训练模型的情况下，通过自动化的、适应性的推理时干预来提高MLLMs的安全性。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了以下相关研究：

多模态大型语言模型（MLLMs）

• CLIP (Radford et al., 2021): 通过对比学习实现了视觉和语言的对齐。
• DALL-E 2 (Ramesh et al., 2022): 推动了跨模态生成的发展。
• BEiT-3 (Wang et al., 2022): 在跨模态生成方面取得了进展。
• KOSMOS-1 (Huang et al., 2023) 和 PaLM-E (Driess et al., 2023): 进一步扩展了多模态能力，包括具身推理。
• BLIP-2 (Li et al., 2023) 和 MiniGPT-4 (Zhu et al., 2024): 引入了轻量级架构以提高效率。
• LLaVA (Liu et al., 2023) 和 MM-REACT (Yang et al., 2023): 增强了多模态推理能力。
• Chameleon (Team, 2024): 提出了一种基于token的早期融合方法。
• LLaVA-NeXT (Liu et al., 2024a) 和 LLaVA-OV (Li et al., 2025): 关注可扩展性，在图像和视频任务上表现出色。

模型行为引导（Steering Language Model Behavior）

• 训练阶段方法:
  • 控制特定架构 (Keskar et al., 2019; Zhang et al., 2020; Hua and Wang, 2020)
  • 轻量级调整 (Zeldes et al., 2020; Zhou et al., 2023)
  • 基于强化学习的优化 (Upadhyay et al., 2022; Ouyang et al., 2022; Dai et al., 2024)
• 推理阶段方法:
  • 基于提示的引导 (Shin et al., 2020; Li and Liang, 2021)
  • 潜空间引导 (Liu et al., 2024b; Chan et al., 2021)
  • 解码时控制 (Dathathri et al., 2020; Krause et al., 2021)

推理时安全性防御（Inference-Time Safety Defense for MLLMs）

• CoCA (Gao et al., 2024): 基于安全提示调整token的logits。
• ECSO (Gou et al., 2024): 将不安全的图像转换为更安全的文本描述。
• InferAligner (Wang et al., 2024): 使用跨模型指导在推理时提高安全性。
• Immune (Ghosal et al., 2024): 将防御机制形式化为解码问题。

这些研究为AutoSteer的提出提供了背景和基础，展示了多模态大型语言模型的发展趋势以及在安全性方面的现有解决方案。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出一个名为 AutoSteer 的模块化和自适应推理时干预技术来解决多模态大型语言模型（MLLMs）的安全性问题。AutoSteer 包含三个核心组件，共同工作以提高 MLLMs 在推理过程中的安全性，而无需对底层模型进行微调。以下是 AutoSteer 的三个核心组件及其工作原理：

1. 安全意识评分（Safety Awareness Score, SAS）

• 目的：自动识别模型内部层中与安全性最相关的区分。
• 方法：通过计算每层的对比激活向量（contrastive activation vectors）来衡量该层对安全和有害内容的区分能力。具体来说，对于每对安全和有害的输入，计算它们在每一层的激活向量的差异（δl），然后计算这些差异向量之间的余弦相似度。SAS 分数定义为这些相似度的平均值。分数越高，表示该层在区分安全和有害内容方面越一致和有效。
• 作用：选择具有最高 SAS 分数的层作为后续安全探测的目标层，从而确保安全探测的准确性和可靠性。

2. 自适应安全探测器（Safety Prober）

• 目的：基于选定层的表示，估计输入产生有害输出的可能性。
• 方法：使用多层感知机（MLP）作为探测器，输入是选定层的激活向量，输出是一个介于 0 和 1 之间的分数，表示输入被分类为有害的概率。探测器通过在训练数据上学习区分安全和有害输入来提高其准确性。
• 作用：为模型提供实时的安全性评估，以便在生成过程中做出适当的干预决策。

3. 轻量级拒绝头（Refusal Head）

• 目的：在检测到安全风险时，选择性地干预生成过程，以调节输出。
• 方法：根据安全探测器的输出分数，通过一个阈值函数（thresholding function）决定是否激活拒绝机制。如果分数超过阈值，则通过修改输出嵌入向量来引导模型生成安全的响应，例如拒绝回答有害问题。
• 作用：确保模型在面对有害输入时能够生成安全的输出，同时在面对安全输入时保持正常的生成能力。

工作流程

在推理时，AutoSteer 通过以下步骤动态地提高 MLLMs 的安全性：

1. 层选择：使用 SAS 自动识别与安全性最相关的内部层。
2. 安全性评估：通过安全探测器评估输入的安全性。
3. 干预决策：根据探测器的评估结果，通过拒绝头选择性地干预生成过程，以确保输出的安全性。

通过这种模块化和自适应的设计，AutoSteer 能够在不重新训练模型的情况下，有效地提高 MLLMs 在面对文本、视觉和跨模态威胁时的安全性，同时保持模型在一般任务上的性能。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验来评估 AutoSteer 的性能和有效性：

1. 实验设置

• 数据集：
  • VLSafe：用于训练和评估模型的安全性，包含 3000 个对齐的输入输出对，模型被训练输出标准化的拒绝响应（如“我很抱歉，但我不能协助这个请求”）。
  • ToViLaG+：包含文本和图像的毒性数据，用于评估模型在不同毒性设置下的表现。
  • RealWorldQA 和 MMMU：用于评估模型的一般能力。
• 基线模型：
  • LLaVA-OV 和 Chameleon：作为代表性的多模态大型语言模型（MLLMs）进行评估。
  • Steer：作为基线方法，用于比较 AutoSteer 的性能。

2. 实施细节

• 层选择：基于 SAS 分数，为 LLaVA-OV 选择了第 20 层，为 Chameleon 选择了第 24 层。
• 阈值设置：在安全探测器中使用了 0.5 作为阈值。
• 拒绝头训练：使用 VLSafe 数据集的修改版本（3000 个条目）进行训练。
• 测试强度：在测试中使用了 0.1 的引导强度（steering intensity）。

3. 性能评估

• 解毒性能（Detoxification Performance）：
  • 在 VLSafe 和 ToViLaG+ 的不同毒性设置下，AutoSteer 显著降低了攻击成功率（Attack Success Rate, ASR），表明其在减少有害输出方面非常有效。
  • 在 LLaVA-OV 上，AutoSteer 在 VLSafe 上的 ASR 从 60.0% 降至 4.2%，在 ToViLaG+ 的图像毒性子集上 ASR 降至 0.0%，显示出对文本和图像诱导的毒性的全面多模态鲁棒性。
  • 在 Chameleon 上，AutoSteer 在 VLSafe 上的 ASR 从 67.8% 降至 15.4%，在 ToViLaG+ 的不同毒性子集上也表现出显著的 ASR 降低。
• 一般能力保持（General Utility Preservation）：
  • AutoSteer 在保持模型安全性的同时，也保持了模型在一般任务上的性能。
  • 在 LLaVA-OV 上，AutoSteer 在 RealWorldQA 上的准确率为 61.8%，与原始模型持平，并且在 MMMU 上的准确率为 48.4%，略高于 Steer 方法。
  • 在 Chameleon 上，AutoSteer 在 RealWorldQA 上的准确率为 6.0%，与原始模型持平，并且超过了 Steer 方法。

4. 进一步分析

• SAS 评估：
  • 通过在不同层上训练单独的探测器，并在训练和测试数据集上评估其区分有毒和非有毒输入的能力，验证了 SAS 作为选择探测器层的可靠指标。
  • 对于 LLaVA-OV，具有高 SAS 分数的层（如第 20 层）在测试集上表现出良好的性能，而早期层（如第 4 层）则表现不佳。
  • 对于 Chameleon，中期到后期的层（如第 16 层和第 24 层）在文本和文本-图像毒性子集上表现出良好的性能，但在图像毒性子集上表现不佳。
• SAS 机制：
  • 通过余弦相似度分析，验证了 SAS 能够捕捉模型在安全相关激活方面的内部区分能力，尤其是在多模态安全场景中。
• 探测器毒性分数的可靠性：
  • 探测器输出的毒性分数在实际应用中高度极化，倾向于将有毒输入的分数聚类在 1 附近，将安全输入的分数聚类在 0 附近，这限制了其在细粒度毒性评估中的有效性。
• 引导强度 ϵ 对 ASR 的影响：
  • 增加引导强度 ϵ 可以显著降低 ASR，但超过一定值后，ASR 的降低趋于平稳，表明引导强度存在一个实际的权衡点。
• 引导强度 ϵ 对输出行为的影响：
  • 通过分析不同 ϵ 值下的模型输出行为，发现引导强度并非单调控制变量，增加 ϵ 并不保证更安全的响应，行为变化是非线性的且依赖于上下文。

5. 总结

这些实验结果表明，AutoSteer 在减少 MLLMs 的有害输出方面非常有效，同时在保持模型的一般能力方面也表现出色。这使得 AutoSteer 成为一种实用、可解释且有效的框架，用于更安全地部署多模态 AI 系统。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管 AutoSteer 在提高多模态大型语言模型（MLLMs）的安全性方面取得了显著进展，但仍有一些可以进一步探索的点，以进一步提升其性能和适用性：

1. 数据集的多样性和泛化能力

• 问题：当前的安全探测器训练依赖于特定的数据集（如 VLSafe），这可能限制了其对未见有害输入或新型对抗策略的泛化能力。
• 探索方向：
  • 数据增强：通过数据增强技术（如数据扩增、噪声注入等）来增加训练数据的多样性，提高探测器的泛化能力。
  • 多领域数据集：使用来自不同领域的数据集进行训练，以增强模型对各种类型有害内容的识别能力。
  • 持续学习：设计机制使探测器能够持续学习新的有害内容模式，以适应不断变化的威胁环境。

2. 模型内部表示的改进

• 问题：探测器的性能受限于底层 MLLM 的内部表示。如果模型本身缺乏足够的安全意识，探测器可能无法产生可靠的毒性估计。
• 探索方向：
  • 模型架构改进：研究和开发新的 MLLM 架构，以更好地编码安全相关的信息。
  • 预训练策略：探索新的预训练策略，以增强模型对安全内容的敏感性。
  • 跨模型迁移学习：研究如何将一个模型的安全表示迁移到另一个模型，以提高探测器的适用性。

3. 引导强度的动态调整

• 问题：当前的引导强度（steering intensity）是固定的，这可能不适用于所有输入，尤其是在复杂的多模态场景中。
• 探索方向：
  • 自适应引导强度：开发动态调整引导强度的机制，根据输入的毒性估计和上下文动态调整引导强度。
  • 多级引导：设计多级引导策略，根据输入的毒性程度逐步调整引导强度，以实现更精细的控制。

4. 多模态交互的深入分析

• 问题：当前的探测器主要基于文本和图像的单独表示，可能无法充分捕捉复杂的跨模态交互。
• 探索方向：
  • 跨模态融合：开发更先进的跨模态融合技术，以更好地理解和处理文本和图像之间的交互。
  • 交互建模：研究如何建模和利用文本和图像之间的交互，以提高对有害内容的识别能力。

5. 实时性能优化

• 问题：在实际应用中，AutoSteer 的实时性能可能受到计算资源的限制。
• 探索方向：
  • 模型压缩：研究如何压缩探测器和拒绝头，以减少计算开销，提高实时性能。
  • 硬件加速：探索使用专用硬件（如 GPU、TPU）来加速 AutoSteer 的推理过程。

6. 多轮对话中的安全性

• 问题：当前的 AutoSteer 主要针对单轮对话，而在多轮对话中，安全风险可能在多个回合中累积。
• 探索方向：
  • 对话历史建模：将对话历史纳入考虑，通过聚合 SAS 分数或跟踪累积对话风险来扩展 AutoSteer 到多轮对话场景。
  • 长期安全性评估：开发评估多轮对话安全性的方法，以确保模型在整个对话过程中保持安全。

7. 伦理和滥用问题

• 问题：尽管 AutoSteer 的目的是减少有害内容的生成，但其引导机制如果被滥用或逆转，可能会被用来放大有害输出。
• 探索方向：
  • 伦理指导原则：制定明确的伦理指导原则，确保 AutoSteer 的使用符合道德和社会标准。
  • 滥用检测：开发机制以检测和防止 AutoSteer 的滥用，例如通过监控和审计模型的使用情况。

8. 跨语言和跨文化适应性

• 问题：当前的 AutoSteer 主要针对特定语言和文化背景，可能不适用于其他语言或文化。
• 探索方向：
  • 多语言数据集：使用多语言数据集进行训练，以提高 AutoSteer 在不同语言中的适用性。
  • 跨文化适应：研究如何调整 AutoSteer 以适应不同文化背景下的安全标准和价值观。

通过进一步探索这些方向，可以进一步提升 AutoSteer 的性能和适用性，使其成为更可靠、更有效的多模态 AI 系统安全性解决方案。

Q: 总结一下论文的主要内容

A:

Authors: Lyucheng Wu, Mengru Wang, Ziwen Xu, Tri Cao, Nay Oo, Bryan Hooi, Shumin Deng

Categories: cs.CL, cs.AI, cs.IR, cs.LG, cs.MM

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2507.13255v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2507.13255v1

Published: 2025-07-17T16:04:55Z

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7. ConTextual: Improving Clinical Text Summarization in LLMs with Context-preserving Token Filtering and Knowledge Graphs

Unstructured clinical data can serve as a unique and rich source of information that can meaningfully inform clinical practice. Extracting the most pertinent context from such data is critical for exploiting its true potential toward optimal and timely decision-making in patient care. While prior research has explored various methods for clinical text summarization, most prior studies either process all input tokens uniformly or rely on heuristic-based filters, which can overlook nuanced clinical cues and fail to prioritize information critical for decision-making. In this study, we propose Contextual, a novel framework that integrates a Context-Preserving Token Filtering method with a Domain-Specific Knowledge Graph (KG) for contextual augmentation. By preserving context-specific important tokens and enriching them with structured knowledge, ConTextual improves both linguistic coherence and clinical fidelity. Our extensive empirical evaluations on two public benchmark datasets demonstrate that ConTextual consistently outperforms other baselines. Our proposed approach highlights the complementary role of token-level filtering and structured retrieval in enhancing both linguistic and clinical integrity, as well as offering a scalable solution for improving precision in clinical text generation.

中文摘要

非结构化临床数据可以作为一个独特且丰富的信息来源，能够对临床实践提供有意义的指导。提取这些数据中最相关的上下文对于充分利用其在患者护理中优化和及时决策的真正潜力至关重要。尽管之前的研究探讨了各种临床文本摘要的方法，但大多数研究要么对所有输入令牌进行统一处理，要么依赖于基于启发式的方法，这可能会忽略细微的临床线索，并未能优先考虑决策所需的重要信息。在本研究中，我们提出了Contextual，一个新颖的框架，结合了上下文保留令牌过滤方法和特定领域知识图（KG）进行上下文增强。通过保留上下文特定的重要令牌并用结构化知识进行丰富，ConTextual提高了语言连贯性和临床真实性。我们在两个公共基准数据集上进行的广泛实证评估表明，ConTextual始终优于其他基线。我们提出的方法强调了令牌级过滤和结构化检索在增强语言和临床完整性方面的互补作用，并提供了一种可扩展的解决方案，以提高临床文本生成的精确性。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决临床文本总结（clinical text summarization）中的几个关键问题，特别是在利用大型语言模型（LLMs）进行临床文本处理时面临的挑战：

1. 临床文本的冗长和复杂性：

   • 电子健康记录（EHRs）中的临床文本，如出院总结和进展记录，通常冗长且包含复杂的医学术语、微妙的上下文线索和错综复杂的相互关系。这使得从这些文本中提取和总结关键信息变得困难。
   • 大型语言模型（LLMs）在处理这些冗长的临床文本时，往往会因为计算资源的限制而需要截断或分割文本，导致上下文信息的丢失。

2. 信息提取的不准确性和不一致性：

   • 现有的LLMs在生成临床总结时，可能会产生事实错误或虚构内容（hallucinations），并且可能会遗漏关键的临床信息，如重要的药物、诊断或事件。
   • LLMs在处理时间线信息时也存在困难，可能会错误地将过时或不相关的诊断当作当前情况来处理，或者没有认识到早期的假设性诊断后来被排除了。

3. 计算效率和资源限制：

   • 处理冗长的临床文本需要大量的计算资源，这在实际的临床环境中可能不可行，尤其是在资源受限的环境中。
   • 现有的模型压缩和优化技术（如剪枝、量化和蒸馏）虽然可以减少模型的大小和延迟，但可能会导致在特定领域任务中性能下降，因为这些技术可能会丢失细粒度的上下文信息。

4. 缺乏结构化的知识整合：

   • 现有的临床文本总结方法通常依赖于标准的注意力机制，这些机制在处理长序列时效率低下，并且难以整合结构化的知识，如知识图谱（KGs），来补偿上下文信息的丢失。

为了解决这些问题，论文提出了一个名为ConTextual的框架，该框架通过以下方式改进临床文本总结：

• 上下文保留的标记过滤（Context-Preserving Token Filtering, CPTF）：通过动态识别和保留语义上重要的标记，减少冗余，同时保留关键的临床信息。
• 领域特定的知识图谱（Domain-Specific Knowledge Graph, KG）：通过编码临床实体之间的结构化关系，增强上下文保真度，确保保留的标记能够被丰富的领域相关上下文所增强。
• 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）：通过在推理过程中从知识图谱中检索额外的相关上下文，进一步提高总结的准确性和适应性。

总的来说，论文的目标是通过结合上下文保留的标记过滤和结构化知识，提高LLMs在临床文本总结任务中的性能，同时保持计算效率和上下文保真度。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与临床文本总结、模型压缩和优化、标记过滤以及知识图谱集成相关的研究。以下是这些相关研究的分类和简要介绍：

临床文本总结

• BioGPT：Luo et al. (2022b) 提出的BioGPT是一个专门针对生物医学文本生成和挖掘的生成预训练变换器（GPT）模型。它通过在生物医学语料库上进行预训练，能够生成与生物医学领域相关的文本，包括临床笔记、医学文献等。BioGPT在临床文本总结任务中表现出色，但其依赖于未压缩的标记序列，导致在处理长临床笔记时效率低下。
• PubMedBERT：Gu et al. (2021) 提出的PubMedBERT是一个在生物医学文献上预训练的BERT模型。它通过在PubMed数据库中的大量生物医学文献上进行预训练，能够更好地理解和生成生物医学文本。PubMedBERT在临床文本总结任务中也表现出色，但同样面临处理长文本时的效率问题。
• Flan-T5：Lyu et al. (2024) 提出的Flan-T5是一个经过指令调优的T5模型，旨在通过指令学习提高模型在各种自然语言处理任务中的性能。尽管Flan-T5在临床文本总结任务中取得了一定的成果，但它可能无法解决冗长临床叙述中的冗余问题，注意力机制难以专注于关键上下文线索。
• Pointer-GPT：Han and Choi (2024) 提出的Pointer-GPT模型用指针网络替换了标准的注意力机制，以增强总结过程中的内容保留。然而，这种模型可能仍然存在事实不一致的问题，这突显了需要开发能够平衡精确性、连贯性和领域特定性的总结方法。

模型压缩和优化

• 剪枝（Pruning）：Frantar和Alistarh (2023) 提出的SparseGPT是一种稀疏剪枝方法，可以在不显著降低模型性能的情况下，有效地减少模型的大小和延迟。然而，在临床自然语言处理任务中，即使是小权重也可能编码关键的语义关系，因此剪枝可能会导致性能下降。
• 量化（Quantization）：Dettmers等 (2022) 提出的GPT3.int8是一种8位矩阵乘法方法，用于在大规模Transformer模型中实现量化。虽然量化可以显著减少模型的大小和延迟，但在领域特定任务中可能会导致性能下降，因为这些任务需要更精细的语义信息。
• 蒸馏（Distillation）：Hinton (2015) 提出的知识蒸馏方法将大型模型的知识转移到较小的模型中。然而，这些较小的模型可能缺乏保留生物医学领域细微语义信息的能力。

标记过滤和注意力机制

• PoWER-BERT：Goyal等 (2020) 提出的PoWER-BERT是一种依赖于注意力分数的标记过滤方法，通过逐步剪枝不相关标记来加速BERT推理。然而，这些方法仅在编码器架构中运行，与生成模型通常所需的自回归解码不兼容。
• PrunePert：PrunePert引入了一种可微分的扰动top-k机制，用于标记选择。但其依赖于随机扰动，增加了总结结果的方差。

知识图谱集成

• UMLS和SNOMED-CT：在生物医学领域，知识图谱如UMLS和SNOMED-CT被广泛用于实体链接和基于本体的查询扩展。这些知识图谱通过编码疾病、症状和治疗之间的显式关系，可以增强模型的上下文理解和可解释性，帮助使NLP输出与既定的医学知识保持一致。
• 动态知识图谱集成：最近的研究开始探索更动态的知识图谱集成策略，例如持续更新知识图谱或针对特定任务检索定制的子图，以提高适应性。然而，静态知识图谱仍然是生物医学知识的权威存储库，可以有效地用于提供相关的结构化上下文，并显著提高LLM生成总结的事实性和临床保真度。

其他相关研究

• LLaMA 3.2 1B：Meta AI开发的LLaMA是一个轻量级但有效的基础模型，特别适用于资源受限的环境。LLaMA 3.2 1B在各种NLP任务中表现出色，同时保持了计算效率，使其成为临床文本总结任务中的一个有代表性的基线模型。
• MIMIC-IV-Ext-BHC数据集：Aali等 (2024a) 提供了一个用于医院课程总结的标记临床笔记数据集。该数据集包含270,033个临床笔记及其对应的简短医院课程（BHC）总结，为临床文本总结研究提供了一个结构化的资源。
• SOAP总结数据集：Abacha等 (2023) 提供了一个从医生-患者对话中生成临床总结的数据集。这些对话被注释为结构化的SOAP（主观、客观、评估和计划）总结，可用于临床文本总结任务。

这些相关研究为论文提出的ConTextual框架提供了背景和基础，展示了在临床文本总结领域中现有方法的局限性以及改进的方向。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出一个名为 ConTextual 的框架来解决临床文本总结中的关键问题。该框架通过以下三个主要组件来实现其目标：

1. 上下文保留的标记过滤（Context-Preserving Token Filtering, CPTF）

CPTF 是一种动态标记过滤方法，旨在通过保留语义上重要的标记来减少冗余，同时保留关键的临床信息。具体步骤如下：

• 标记重要性计算：利用多头注意力机制从大型语言模型（LLMs）中计算每个标记的重要性分数。通过聚合多层注意力权重，CPTF 能够识别出对上下文和语义贡献最大的标记。
• 标记选择：根据计算出的重要性分数，选择保留最重要的标记，同时丢弃不重要的标记。这一步骤通过解决一个约束优化问题来实现，确保保留的标记数量符合预设的保留比例。
• 文本重构：将保留的标记重新组合成一个简化的文本序列，该序列保留了原始文本的关键信息，同时显著减少了长度。

2. 领域特定的知识图谱（Domain-Specific Knowledge Graph, KG）

知识图谱用于编码临床实体之间的结构化关系，增强模型对临床文本的理解。具体步骤如下：

• 知识图谱构建：从临床记录中提取实体（如诊断、治疗、药物等）及其关系，构建一个领域特定的知识图谱。该图谱通过编码实体之间的关系（如诊断与药物之间的关系）来提供丰富的上下文信息。
• 上下文检索：在处理每个临床文本时，从知识图谱中检索与该文本相关的实体及其关系，这些信息被用作附加的上下文输入，帮助模型更好地理解文本内容。

3. 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）

RAG 组件通过在推理过程中从知识图谱中检索额外的相关上下文，进一步提高总结的准确性和适应性。具体步骤如下：

• 上下文检索：在生成总结之前，从知识图谱中检索与输入文本相关的实体及其关系，这些信息被用作生成过程中的附加上下文。
• 总结生成：结合过滤后的文本和检索到的上下文信息，生成最终的临床总结。这种方法确保了生成的总结不仅基于输入文本的关键信息，还结合了结构化的领域知识，从而提高了总结的准确性和临床保真度。

4. 实验验证

论文通过在两个公共基准数据集（MIMIC-IV-Ext-BHC 和 SOAP 总结数据集）上进行广泛的实验，验证了 ConTextual 框架的有效性。实验结果表明，ConTextual 在多个评估指标上均优于现有的基线模型，包括：

• BLEU 和 ROUGE 分数：这些指标衡量生成总结与参考总结之间的词汇重叠和结构相似性。ConTextual 在这些指标上取得了更高的分数，表明其生成的总结在词汇和结构上更接近参考总结。
• BERTScore：该指标通过计算上下文嵌入的语义相似性来评估生成总结的质量。ConTextual 在 BERTScore 上的表现优于基线模型，表明其生成的总结在语义上更接近参考总结。
• LLM 作为评估器：使用一个指令调优的 LLM 作为评估器，对生成的总结进行打分。评估维度包括主要观点保留、连贯性和事实一致性。ConTextual 在这些维度上均取得了高分，表明其生成的总结在临床相关性和准确性方面表现出色。

5. 计算效率

ConTextual 不仅提高了总结的质量，还通过减少需要处理的标记数量，显著提高了计算效率。实验结果表明，ConTextual 在吞吐量和延迟方面均优于基线模型，使其更适合在资源受限的临床环境中使用。

总结

通过结合上下文保留的标记过滤、领域特定的知识图谱和检索增强生成，ConTextual 框架有效地解决了临床文本总结中的冗长、复杂性、信息不准确性和计算效率问题。实验结果验证了该框架在提高总结质量和计算效率方面的优越性，使其成为临床文本处理领域的一个有前景的解决方案。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验来验证提出的ConTextual框架的有效性：

实验设置

• 模型实现：使用了指令调优的LLaMA 3.2 1B模型来实现CPTF模块和主要的总结生成组件。所有实验都保持了固定的生成预算（200个标记）和解码温度（0.7），以确保结果的可比性。
• 数据集：
  • MIMIC-IV-Ext-BHC数据集：包含270,033个临床笔记及其对应的简短医院课程（BHC）总结。在预处理过程中，对笔记的结构进行了标准化，清理了格式，并将标记的平均长度调整为2,267个标记。
  • SOAP总结数据集：包含1,473个患者-医生对话，这些对话被注释为结构化的SOAP（主观、客观、评估和计划）总结。
• 提示设计：采用了少样本提示设计，为语言模型提供了结构化的输入-输出示例，以建立一致的临床总结格式。少样本提示在关键评估指标上优于零样本和单样本策略。
• 基线模型：选择了多种模型作为基线，包括Longformer、BioBART、T5-Large、Flan-T5、BioGPT、Gemma3-Instruct(1B)和Mistral-7B-Instruct等，这些模型在处理临床文本总结任务时采用了不同的方法。
• 评估指标：
  • BLEU：通过测量n-gram精度来量化生成总结与参考总结之间的词汇重叠。
  • ROUGE-L：通过捕获生成总结与参考总结之间的最长公共子序列，强调召回率和精确度，同时减少冗余。
  • BERTScore：使用上下文嵌入计算语义相似性，确保准确地表示临床含义。
  • LLM作为评估器：使用指令调优的Gemma 3.1B模型来评估生成总结相对于其对应参考的三个关键方面：主要观点保留、连贯性和事实一致性。评估者根据结构化的评估提示为每个标准分配1（差）到5（优秀）的评分。
  • 吞吐量：计算每秒生成的总结数量，展示对大数据集的可扩展性。
  • 延迟：评估生成单个总结所需的时间，反映不同提示策略的计算成本和效率。

实验结果

• 消融分析：比较了完整模型与两个系统性减少的变体（没有CPTF的基线LLM和包含CPTF但没有知识图谱增强的LLM）在MIMIC-BHC和SOAP数据集上的性能。结果表明，CPTF和知识图谱集成对框架的整体有效性都有贡献。
  • 在MIMIC-BHC数据集上，ConTextual的BERT-F1得分为81.48±1.7，优于LLaMA 3.2（80.77±1.7）和CPTF增强的LLaMA 3.2（80.97±1.8）。
  • 在SOAP数据集上，ConTextual的BERT-F1得分为83.60±2.2，优于LLaMA 3.2（82.90±2.8）和CPTF增强的LLaMA 3.2（82.45±2.6）。
  • 在SOAP数据集上，ConTextual还将BLEU-1从4.13提高到11.55，BLEU-2从2.22提高到6.09，表明在表面级连贯性和信息性方面有所增强。
  • 根据LLM作为评估器的评分，ConTextual在所有评估维度上都表现最佳，尤其是在SOAP数据集上，它获得了接近天花板的评分且方差最小。
• 与基线模型的比较：ConTextual在两个数据集和评估指标上都一致优于所有基线模型。在MIMIC-BHC数据集上，与基线模型相比，ConTextual在BLEU-1和BLEU-2上取得了更高的分数，表明与参考总结的词汇重叠度更高；在ROUGE-L和BERT F1分数上也取得了更高的分数，表明结构对齐和语义保留更强。在SOAP数据集上，ConTextual在所有评估指标上都取得了最高的分数。
• 计算效率：与基础LLaMA 3.2模型相比，CPTF和ConTextual都提高了吞吐量，表明上下文感知的标记过滤通过减少无关标记的处理提高了生成效率。在MIMIC-BHC数据集上，ConTextual的延迟有所增加，这可能是由于结构化检索和过滤引入的额外步骤。这可能反映了性能和计算效率之间的权衡，其中适度增加的处理时间被输出质量的大幅提高和整体生成效率的提高所抵消。

讨论

论文讨论了ConTextual框架在临床文本总结任务中的优势，包括提高生成质量、系统效率以及在实际临床环境中的潜在应用，如减轻提供者的文档负担、简化临床试验招募的队列识别以及使小型到中型的医疗机构能够在有限的计算预算下部署高质量的语言模型。同时，论文也指出了ConTextual的局限性，例如其对静态领域特定知识图谱的依赖可能限制了其在更广泛或不断发展的临床领域的泛化能力，尤其是在罕见疾病或新兴实践的背景下。此外，该框架假设临床文档的质量和结构是一致的，这可能限制了其在面对嘈杂、不完整或特定机构记录时的鲁棒性。

Authors: Fahmida Liza Piya, Rahmatollah Beheshti

Categories: cs.CL, cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2504.16394v3.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2504.16394v3

Published: 2025-04-23T03:42:46Z

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8. HATS: Hindi Analogy Test Set for Evaluating Reasoning in Large Language Models

Analogies test a model’s ability to infer implicit relationships between concepts, making them a key benchmark for evaluating reasoning capabilities. While large language models (LLMs) are widely evaluated for reasoning in English, their abilities in Indic languages remain understudied, limiting our understanding of whether these models generalize across languages. To address this gap, we introduce a new Hindi Analogy Test Set (HATS), comprising 405 multiple-choice questions sourced from Indian government exams. We benchmark state-of-the-art multilingual LLMs using various prompting strategies and introduce a grounded Chain of Thought approach that leverages cognitive theories of analogical reasoning. This approach improves model performance on Hindi analogy questions. Our experiments show that models perform best with English prompts, irrespective of the prompting strategy. Our test set addresses the lack of a critical resource to evaluate LLM reasoning capabilities in Hindi.

中文摘要

类比测试模型推断概念之间隐含关系的能力，使其成为评估推理能力的一个关键基准。虽然大型语言模型（LLMs）在英语推理方面得到了广泛评估，但它们在印度语言中的能力仍然未被充分研究，这限制了我们对这些模型在不同语言中是否具有普适性的理解。为了解决这一差距，我们推出了一套新的印地语类比测试集（HATS），包含来自印度政府考试的405道多项选择题。我们使用多种提示策略对最先进的多语言LLMs进行了基准测试，并引入了一种基于认知类比推理理论的有据可依的思维链方法。这种方法提高了模型在印地语类比问题上的表现。我们的实验表明，无论提示策略如何，模型在使用英语提示时表现最佳。我们的测试集解决了评估LLM在印地语中推理能力缺乏关键资源的问题。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决的问题是评估大型语言模型（LLMs）在印地语（Hindi）推理能力方面的能力。具体来说，它旨在填补当前研究中关于LLMs在印地语推理能力上的空白，因为目前大多数关于LLMs推理能力的研究都集中在英语上，而对于印地语等低资源语言的研究相对较少。通过引入一个新的印地语类比测试集（HATS），论文旨在更好地理解这些模型是否能够在不同语言之间泛化其推理能力，并为评估LLMs在印地语中的推理能力提供一个关键的基准资源。

Q: 有哪些相关研究？

A: 以下是一些与本文相关的研究：

类比推理任务

• Bhavya et al. (2022)：研究了通过提示大型语言模型生成类比的方法，为利用LLMs进行类比推理提供了基础思路。
• Ushio et al. (2021)：探讨了预训练语言模型识别类比关系的能力，为理解LLMs在类比推理任务上的潜力和局限性提供了参考。
• Wijesiriwardene et al. (2023)：提出了一个新的长文本类比基准，拓展了类比推理任务的范围和难度，为评估LLMs在更复杂类比任务上的表现提供了新视角。

低资源语言评估

• Robinson et al. (2023)：研究了LLMs在低资源语言上的表现，指出了在这些语言上评估LLMs的挑战，为本文关注印地语评估提供了背景支持。
• Khade et al. (2024)：探讨了适应多语言LLMs到低资源语言时的挑战，强调了数据稀缺和质量差以及需要改进评估方法的问题，与本文试图解决的资源和知识差距相呼应。
• Valmeekam et al. (2022)：提出了对LLMs在低资源语言上推理能力评估方法的改进需求，为本文提出新的评估方法和资源提供了理论基础。

印地语相关研究

• Abdou et al. (2018)：开发了通过翻译英语类比得到的印地语类比数据集，但这些数据集主要包含句法关系，缺乏印地语特有的语义关系样本，本文的HATS测试集旨在弥补这一不足。
• Grave et al. (2018)：同样通过翻译英语类比来构建印地语类比数据集，用于测试印地语词嵌入和在印地语语料库上训练的LLMs的质量，但存在与Abdou等人的工作类似的问题。
• Gaikwad and Haribhakta (2020)：研究了印地语词嵌入，为评估LLMs在印地语上的表现提供了基础，但主要关注词嵌入而非推理能力。
• Kakwani et al. (2020)：介绍了IndicNLP套件，包括印地语等印度语言的单语语料库、评估基准和预训练多语言语言模型，为印地语自然语言处理研究提供了重要资源，但未专门针对推理能力评估。

提示策略与模型性能提升

• Brown et al. (2020)：展示了通过逐步推理提示来增强LLMs性能的方法，为本文提出的链式思考（Chain of Thought）提示策略提供了理论依据。
• Wei et al. (2023)：进一步研究了链式思考提示在提升LLMs推理能力方面的有效性，推动了相关方法的发展，也为本文的实验设计提供了参考。
• Zhang et al. (2025)：探索了通过推理模式增强链式思考提示的方法，为本文提出的基于认知理论的链式思考提示策略提供了更深入的理论支持。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下方式解决评估大型语言模型（LLMs）在印地语推理能力方面的问题：

构建HATS测试集

• 来源与规模：从印度国家和州级行政服务考试及其备考材料中收集了405个类比问题，这些考试旨在评估候选人的能力与推理能力，因此其类比问题具有较高的质量与代表性。
• 标准化处理：将原始的多种格式的类比问题标准化为“A : B :: X : Y”的结构，并将Y替换为问号作为模型输入，同时保留了考试中原本提供的四个选项，为模型提供了一个明确且统一的任务格式。
• 语义类比侧重：与以往主要基于翻译英语类比且多为句法关系的印地语类比数据集不同，HATS测试集重点关注语义类比，能够更好地评估LLMs在印地语语义理解与推理方面的表现，从而更全面地衡量模型在印地语上的推理能力。

评估多语言LLMs

• 选择模型：选取了三款在多语言和通用语言理解基准测试中表现优异且易于学术研究获取的先进多语言LLMs，分别是Aya-expanse-8B、Llama-3.1-8B和Gemma-2-9B，以确保评估结果具有代表性和参考价值。
• 设计多样化任务：设计了五个不同的任务来全面评估LLMs在印地语类比推理上的能力，涵盖了不同的提示策略和语言设置，包括：
  • Task A：通过呈现截断的类比（A : B :: X : ）并选择最可能的选项作为答案，直接测量模型的概率输出，评估模型在低需求条件下的推理能力。
  • Task B：采用零样本提示（0-Shot Prompting），在系统提示中呈现任务指令和不完整的类比，考察模型在不同语言配置（印地语+印地语、英语+印地语、英语+英语）下的推理表现。
  • Task C：进一步探索了链式思考（Chain of Thought）提示策略，包括零样本链式思考（0-Shot Chain of Thought）、基于认知理论的零样本链式思考（Grounded 0-Shot Chain of Thought）以及基于认知理论的少量样本链式思考（Grounded Few Shot Chain of Thought），引导模型进行逐步推理，以提升其在印地语类比任务上的性能。
  • Task C（翻译版）：考虑到模型在纯英语设置下表现最佳，尝试了一种翻译链式思考提示策略，将印地语类比翻译成英语进行推理，再将结果映射回印地语，探索利用翻译来提升低资源语言任务表现的可能性。

提出改进方法

• 基于认知理论的链式思考提示：借鉴Minnameier (2010)的认知理论框架，提出了Grounded 0-Shot Chain of Thought提示策略。该策略通过在提示中呈现固定的解题步骤序列，引导模型进行类比推理，包括结构识别、概念映射和基于充分性的评估，使模型能够更系统地理解和解决类比问题，从而提高了模型在印地语类比任务上的性能。
• 翻译链式思考提示：鉴于模型在英语提示下的优异表现，提出了将印地语类比翻译成英语进行推理，再将结果映射回印地语的链式思考提示策略。这一策略通过利用模型在英语上的优势，尝试解决印地语资源有限导致的性能瓶颈，为提升LLMs在低资源语言任务上的表现提供了一种新的思路和方法。

实验与分析

• 实验设置：在不同的语言配置和提示策略下，对选定的多语言LLMs进行了广泛的实验。为了减少多项选择评估中的位置偏差，采用了循环轮换答案选项的方法，并通过多数投票确定最终答案，确保了评估结果的准确性和可靠性。
• 结果分析：详细分析了不同模型在各种任务和设置下的表现，发现模型在英语提示下表现最佳，且基于认知理论的链式思考提示策略能够显著提升模型性能。此外，还探讨了模型在类比推理过程中存在的问题，如在转移关系时的错误、对关键术语的误翻译以及偶尔出现的默认回答“不知道”或“以上都不是”等情况，为后续研究提供了有价值的见解和改进方向。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文设计了以下实验来评估大型语言模型（LLMs）在印地语类比推理任务上的表现：

Task A: Find the Most Likely Answer

• 实验目的：评估模型在低需求条件下的推理能力，即在给定的固定答案选项中选择最可能的答案。
• 实验方法：将类比问题截断为“A : B :: X :”，然后使用直接概率测量方法选择最可能的选项作为答案。为了避免元语言判断，选择了非指令变体的模型进行评估。
• 实验结果：LLaMA的准确率为46.17%，优于Aya（42.96%）和Gemma（43.20%）。但总体而言，模型在这种设置下的表现仍然不理想。

Task B: 0-Shot Prompting

• 实验目的：作为LLM评估的标准基线，考察模型在零样本提示下的推理能力。
• 实验方法：在系统提示中呈现任务指令和不完整的类比，考察模型在不同语言配置（印地语+印地语、英语+印地语、英语+英语）下的推理表现。
• 实验结果：在印地语+印地语设置下，Aya的准确率为62.71%，LLaMA为67.90%，Gemma为73.08%。在英语+印地语设置下，Aya的准确率为63.70%，LLaMA为64.69%，Gemma为76.05%。在英语+英语设置下，Aya的准确率为65.67%，LLaMA为71.85%，Gemma为78.77%。可以看出，模型在英语提示下的表现普遍优于印地语提示。

Task C: Chain of Thought Prompting

0-Shot Chain of Thought

• 实验目的：考察在提示模型进行逐步推理时对推理能力的提升效果。
• 实验方法：在提示中添加“Let’s think step by step”（让我们一步一步思考），引导模型进行逐步推理。
• 实验结果：在印地语+印地语设置下，Aya的准确率为62.71%，LLaMA为67.40%，Gemma为74.81%。在英语+印地语设置下，Aya的准确率为61.23%，LLaMA为64.93%，Gemma为75.80%。在英语+英语设置下，Aya的准确率为65.43%，LLaMA为66.91%，Gemma为78.52%。与Task B相比，模型的准确率有所提高，表明链式思考提示对推理能力有一定的促进作用。

Grounded 0-Shot Chain of Thought

• 实验目的：进一步探索基于认知理论的链式思考提示策略对模型推理能力的提升效果。
• 实验方法：在提示中加入基于认知理论的解题步骤序列，引导模型进行结构识别、概念映射和基于充分性的评估。
• 实验结果：在印地语+印地语设置下，Aya的准确率为60.74%，LLaMA为64.93%，Gemma为75.31%。在英语+印地语设置下，Aya的准确率为59.50%，LLaMA为65.67%，Gemma为75.31%。在英语+英语设置下，Aya的准确率为65.43%，LLaMA为74.56%，Gemma为79.75%。该策略进一步提高了模型的准确率，尤其是Gemma在英语+英语设置下达到了最高的79.75%。

Grounded Few Shot Chain of Thought

• 实验目的：评估在少量样本支持下，基于认知理论的链式思考提示策略对模型推理能力的影响。
• 实验方法：在提示中加入5个已解决的示例，这些示例使用了与Task C.2相同的基于认知理论的链式思考指令。
• 实验结果：在印地语+印地语设置下，Aya的准确率为56.04%，LLaMA为62.96%，Gemma为76.54%。在英语+印地语设置下，Aya的准确率为59.50%，LLaMA为65.67%，Gemma为75.31%。在英语+英语设置下，Aya的准确率为61.72%，LLaMA为74.07%，Gemma为77.28%。虽然准确率略低于Task C.2，但仍然表明少量样本对模型推理能力有一定的帮助。

Few Shot Chain of Thought (with Translation)

• 实验目的：探索通过翻译将印地语类比问题转换为英语问题，再进行推理的方法是否能够提升模型在印地语类比任务上的表现。
• 实验方法：将印地语类比问题及其选项翻译成英语，然后使用英语进行推理，最后将结果映射回印地语。在提示中加入5个已解决的示例，这些示例使用了与Task C.2相同的基于认知理论的链式思考指令。
• 实验结果：在英语+英语设置下，Aya的准确率为62.46%，LLaMA为72.83%，Gemma为77.04%。虽然这种方法在某些情况下能够提升模型的准确率，但总体上不如直接使用英语提示的方法有效。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管论文已经对印地语类比推理任务进行了全面的评估和分析，但仍有一些可以进一步探索的点：

模型性能提升

• 更大规模模型：由于资源和硬件限制，论文中使用的是较小规模的模型（8B到9B参数）。探索更大规模的模型（如20B、50B或更大）可能会进一步提升性能，尤其是在处理复杂的语义类比时。
• 模型微调：对特定的印地语类比任务进行微调可能会提高模型的适应性和性能。可以尝试在少量的印地语类比数据上进行微调，观察其对模型推理能力的影响。
• 多语言预训练：研究在多语言预训练阶段增加印地语语料的比重，是否能够提升模型对印地语类比任务的理解和推理能力。

提示策略优化

• 动态提示生成：目前的提示策略是静态的，可以探索动态生成提示的方法，根据具体问题的难度和类型自适应地调整提示内容和结构。
• 多模态提示：结合文本、图像等多模态信息来构建提示，可能会为模型提供更丰富的语义背景，从而提升其推理能力。例如，对于与地理相关的类比问题，可以加入地图或地理景观的图像。
• 提示策略组合：尝试将不同的提示策略（如零样本、少量样本、链式思考等）进行组合，找到最优的策略组合，以进一步提升模型在印地语类比任务上的表现。

数据集扩展与改进

• 数据集规模扩展：进一步扩大HATS测试集的规模，增加更多类型的语义类比问题，以更全面地评估模型的推理能力。
• 数据集多样性增强：增加测试集中类比问题的多样性，涵盖更广泛的领域和主题，如文学、科学、日常生活等，以更好地反映印地语的实际使用场景。
• 数据集质量提升：对现有的类比问题进行更严格的筛选和审核，确保数据集的质量和准确性，避免因数据质量问题影响模型的评估结果。

跨语言推理能力

• 跨语言推理机制：深入研究模型在跨语言类比推理中的内部机制，了解其如何将一种语言中的知识迁移到另一种语言中，以及在迁移过程中遇到的困难和挑战。
• 跨语言推理模型：开发专门的跨语言推理模型，能够更好地处理不同语言之间的语义差异和文化背景差异，提高模型在跨语言类比任务上的性能。
• 跨语言推理评估：构建更全面的跨语言类比推理评估框架，不仅包括印地语和英语，还涵盖其他多种语言，以更准确地评估模型的跨语言推理能力。

应用场景拓展

• 教育领域应用：探索将印地语类比推理模型应用于教育领域，如开发智能辅导系统，帮助学生提高印地语推理能力和解题技巧。
• 自然语言处理任务：研究如何将印地语类比推理能力应用于其他自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成等，以提升这些任务的质量和效果。
• 文化与语言研究：利用印地语类比推理模型来研究印地语的文化和语言特性，揭示语言与文化之间的内在联系，为语言学和文化学研究提供新的视角和方法。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文介绍了一个新的印地语类比测试集（HATS），旨在评估大型语言模型（LLMs）在印地语推理能力方面的能力。研究的主要内容包括：

HATS测试集的构建

• 来源与规模：从印度国家和州级行政服务考试及其备考材料中收集了405个类比问题，这些考试旨在评估候选人的能力与推理能力。
• 标准化处理：将原始的多种格式的类比问题标准化为“A : B :: X : Y”的结构，并将Y替换为问号作为模型输入，同时保留了考试中原本提供的四个选项。
• 语义类比侧重：与以往主要基于翻译英语类比且多为句法关系的印地语类比数据集不同，HATS测试集重点关注语义类比。

多语言LLMs的评估

• 选择模型：选取了三款在多语言和通用语言理解基准测试中表现优异且易于学术研究获取的先进多语言LLMs，分别是Aya-expanse-8B、Llama-3.1-8B和Gemma-2-9B。
• 设计多样化任务：设计了五个不同的任务来全面评估LLMs在印地语类比推理上的能力，涵盖了不同的提示策略和语言设置，包括：
  • Task A：通过呈现截断的类比（A : B :: X : ）并选择最可能的选项作为答案，直接测量模型的概率输出。
  • Task B：采用零样本提示（0-Shot Prompting），在系统提示中呈现任务指令和不完整的类比，考察模型在不同语言配置下的推理表现。
  • Task C：进一步探索了链式思考（Chain of Thought）提示策略，包括零样本链式思考、基于认知理论的零样本链式思考以及基于认知理论的少量样本链式思考。
  • Task C（翻译版）：将印地语类比翻译成英语进行推理，再将结果映射回印地语，探索利用翻译来提升低资源语言任务表现的可能性。

改进方法的提出

• 基于认知理论的链式思考提示：借鉴Minnameier (2010)的认知理论框架，提出了Grounded 0-Shot Chain of Thought提示策略。该策略通过在提示中呈现固定的解题步骤序列，引导模型进行类比推理，包括结构识别、概念映射和基于充分性的评估。
• 翻译链式思考提示：鉴于模型在英语提示下的优异表现，提出了将印地语类比翻译成英语进行推理，再将结果映射回印地语的链式思考提示策略。

实验与分析

• 实验设置：在不同的语言配置和提示策略下，对选定的多语言LLMs进行了广泛的实验。为了减少多项选择评估中的位置偏差，采用了循环轮换答案选项的方法，并通过多数投票确定最终答案。
• 结果分析：详细分析了不同模型在各种任务和设置下的表现，发现模型在英语提示下表现最佳，且基于认知理论的链式思考提示策略能够显著提升模型性能。此外，还探讨了模型在类比推理过程中存在的问题，如在转移关系时的错误、对关键术语的误翻译以及偶尔出现的默认回答“不知道”或“以上都不是”等情况。

结论

• 测试集贡献：HATS测试集为评估LLMs在印地语推理能力方面提供了一个重要的基准资源，填补了当前研究中的空白。
• 模型性能：尽管模型在英语提示下表现最佳，但通过适当的提示策略和方法，可以在一定程度上提升模型在印地语类比任务上的表现。
• 未来工作：提出了进一步探索的点，包括更大规模模型的使用、提示策略的优化、数据集的扩展与改进以及跨语言推理能力的研究等。

Q: 想要进一步了解论文

A: 以上只是了解一篇论文的几个基本FAQ。如果你还想与Kimi进一步讨论该论文，请点击 这里 为你跳转Kimi AI网页版，并启动一个与该论文相关的新会话。

Authors: Ashray Gupta, Rohan Joseph, Sunny Rai

Categories: cs.CL, cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2507.13238v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2507.13238v1

Published: 2025-07-17T15:47:49Z

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9. Enhancing Cross-task Transfer of Large Language Models via Activation Steering

Large language models (LLMs) have shown impressive abilities in leveraging pretrained knowledge through prompting, but they often struggle with unseen tasks, particularly in data-scarce scenarios. While cross-task in-context learning offers a direct solution for transferring knowledge across tasks, it still faces critical challenges in terms of robustness, scalability, and efficiency. In this paper, we investigate whether cross-task transfer can be achieved via latent space steering without parameter updates or input expansion. Through an analysis of activation patterns in the latent space of LLMs, we observe that the enhanced activations induced by in-context examples have consistent patterns across different tasks. Inspired by these findings, we propose CAST, a novel Cross-task Activation Steering Transfer framework that enables effective transfer by manipulating the model’s internal activation states. Our approach first selects influential and diverse samples from high-resource tasks, then utilizes their contrastive representation-enhanced activations to adapt LLMs to low-resource tasks. Extensive experiments across both cross-domain and cross-lingual transfer settings show that our method outperforms competitive baselines and demonstrates superior scalability and lower computational costs.

中文摘要

大型语言模型（LLMs）在通过提示利用预训练知识方面表现出了令人印象深刻的能力，但它们在未见任务，特别是在数据稀缺的情况下，往往面临挑战。尽管跨任务的上下文学习为知识在任务之间的转移提供了直接的解决方案，但在稳健性、可扩展性和效率方面仍然面临重大挑战。在本文中，我们研究了是否可以通过潜在空间引导来实现跨任务转移，而无需更新参数或扩展输入。通过对LLMs潜在空间中激活模式的分析，我们观察到上下文示例所诱导的增强激活在不同任务中具有一致的模式。受到这些发现的启发，我们提出了CAST，一种新颖的跨任务激活引导转移框架，使得通过操控模型的内部激活状态来实现有效转移。我们的方法首先从高资源任务中选择有影响力和多样的样本，然后利用它们的对比表示增强激活来适应LLMs到低资源任务。在跨领域和跨语言转移设置下进行的广泛实验表明，我们的方法优于竞争基线，并展示了更强的可扩展性和更低的计算成本。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决大型语言模型（LLMs）在跨任务迁移（cross-task transfer）时面临的挑战，尤其是在数据稀缺场景下如何有效利用预训练知识的问题。尽管LLMs在通过提示（prompting）利用预训练知识方面表现出色，但它们在处理未见过的任务时，尤其是在数据稀缺的情况下，常常表现不佳。现有的跨任务迁移方法，如跨任务上下文学习（cross-task in-context learning, ICL），虽然可以直接在不同任务间迁移知识，但仍存在以下关键问题：

• 鲁棒性（Robustness）：其性能对示范（demonstrations）、提示模板和源任务的选择高度敏感，限制了其适应性。
• 可扩展性（Scalability）：由于LLMs的上下文长度有限，能够包含的示范数量有限，这限制了对大规模数据的利用。
• 效率（Efficiency）：随着示范数量的增加，计算成本会显著增加，因为Transformer架构的计算复杂度与输入长度呈二次关系。

为了解决这些问题，论文提出了一种新的跨任务迁移框架CAST（Cross-task Activation Steering Transfer），该框架通过操纵模型的内部激活状态来实现有效的跨任务迁移，而无需更新参数或扩展输入。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与跨任务迁移和激活操控（activation steering）相关的研究方向，以下是主要的相关研究：

转移学习（Transfer Learning）

• 连续跨任务转移（Continuous Cross-task Transfer）：这类方法通过学习源任务的共享连续软提示（soft prompt），并将其应用于目标任务。例如：
  • Tu Vu et al. [8] 提出了SPOT方法，通过训练软提示来适应文本生成任务。
  • Junyi Li et al. [9] 研究了如何通过学习转移提示来改进LLMs的文本生成能力。
  • Chuancheng Lv et al. [10] 提出了Hyperlora方法，通过约束低秩适配器生成来实现高效的跨任务泛化。
• 离散跨任务转移（Discrete Cross-task Transfer）：这类方法直接将高资源任务的标记示例纳入LLMs的输入中，以解决低资源任务，而无需更新参数。例如：
  • Eshaan Tanwar et al. [12] 研究了多语言LLMs在跨语言上下文学习中的表现。
  • Samuel Cahyawijaya et al. [13] 探讨了LLMs在低资源语言中的少样本上下文学习能力。
  • Xiaoqian Li et al. [14] 研究了从分类到生成的跨语言检索增强上下文学习。
  • Anwoy Chatterjee et al. [15] 展示了LLMs如何利用跨任务上下文学习来解决数据稀缺的新任务。

激活操控（Activation Steering）

激活操控是一种在神经网络中分析和操纵内部表示的方法，已被成功应用于多种场景：

• Wenhao Liu et al. [23] 研究了如何通过表示工程使LLMs与人类偏好对齐。
• Yuanpu Cao et al. [24] 提出了个性化LLMs操控的方法，通过双向偏好优化生成多功能操控向量。
• Alessandro Stolfo et al. [25] 研究了如何通过激活操控提高LLMs的指令遵循能力。
• Kenneth Li et al. [26] 探讨了在推理时干预以从LLMs中获取真实答案的方法。
• Andy Arditi et al. [27] 研究了LLMs中的拒绝行为是如何通过单一方向介导的。
• Sheng Liu et al. [28] 提出了通过潜在空间操控使上下文学习更有效和可控的方法。
• Bertram Højer et al. [29] 研究了通过表示工程提高LLMs推理性能的方法。
• Xinyu Tang et al. [30] 探讨了通过表示工程解锁LLMs的一般长链推理能力。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下步骤来解决跨任务迁移的问题：

1. 激活模式分析（Activation Pattern Analysis）

论文首先对LLMs在零样本（zero-shot）和少样本（few-shot）提示下的激活模式进行了实证研究。具体来说：

• 零样本与少样本提示的激活差异：通过比较零样本和少样本提示下的激活，发现少样本提示在几乎所有层中都产生了更高的矩阵熵（matrix entropy），这表明LLMs从上下文示例中编码了更丰富、更多样化的特征。
• 跨任务的激活差异一致性：通过t-SNE降维方法，发现不同任务中零样本和少样本提示的激活差异向量几乎平行，表明由上下文示例增强的信息在模型的潜在空间中具有一致的方向。

2. 提出CAST框架（Cross-task Activation Steering Transfer）

基于上述发现，论文提出了CAST框架，通过操纵模型的内部激活状态来实现跨任务迁移。具体步骤如下：

2.1 选择有影响力和多样性的样本子集（Influential and Diverse Subset Selection）

• 构建基于相似性的样本图（Similarity-based Graph Construction）：首先使用BGE模型将每个样本编码为向量，然后基于这些向量构建一个有向图，图中的节点表示样本，边的权重由样本之间的余弦相似度决定。通过自适应连通性机制动态控制图的稀疏性。
• 量化样本的影响力和多样性（Influence and Diversity-driven Sample Quantification）：通过模拟信息扩散过程计算每个样本的影响力分数，同时通过基于跳数的搜索方法计算多样性惩罚，最终结合这两个分数来评估每个样本。
• 迭代贪婪图搜索（Iterative Greedy Graph Search）：通过迭代选择具有最高影响力-多样性分数的样本，逐步构建最终的子集。

2.2 对比表示增强的激活操控（Contrastive Representation-enhanced Activation Steering）

• 激活提取（Activation Extraction）：对于高资源任务中的每个样本，构建零样本提示和少样本提示，计算它们在特定层的激活差异，并取平均值以获得对比表示增强的激活。
• 激活控制（Activation Control）：在低资源任务的前向传播过程中，将提取的激活注入到特定层的最终标记隐藏状态中，从而指导模型实现有效的跨任务迁移。

3. 实验验证（Experimental Validation）

论文在跨领域（cross-domain）和跨语言（cross-lingual）迁移设置中进行了广泛的实验，结果表明CAST方法在多种情况下均优于竞争基线，并且具有更好的可扩展性和较低的计算成本。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文在跨领域（cross-domain）和跨语言（cross-lingual）迁移设置中进行了广泛的实验，以验证所提出的CAST方法的有效性。以下是实验的具体设置和结果：

跨领域实验（Cross-domain Experiments）

数据集

• 源领域（Source Domains）：ARC-Easy、AG-news、BoolQ、Commonsense-QA、MNLI、QQP、SST2
• 目标领域（Target Domains）：ARC-Challenge、Financial-Phrasebank、MedMCQA、SciQ、Social-i-QA

基线方法

• Zero-shot prompting：仅使用目标领域的问句作为输入，不提供任何示例。
• Few-shot Random：从源领域随机选择示例并添加到目标问句前作为输入。
• Few-shot TopK：从源领域检索与目标问句相似的示例作为上下文。
• Few-shot DPP：使用行列式点过程（Determinantal Point Process）选择多样化的示例作为输入。

实验结果

• CAST方法在所有领域对中均优于所有基线方法，即使源领域和目标领域不相似时也是如此。例如，在ARC-Easy到ARC-Challenge的迁移中，CAST达到了81.97%的准确率，而随机选择示例的方法仅为79.08%；在AG-news到MedMCQA的迁移中，CAST达到了59.69%的准确率，而随机选择示例的方法仅为56.23%。

跨语言实验（Cross-lingual Experiments）

数据集

• 使用MARC数据集，涵盖六种语言：德语（de）、英语（en）、西班牙语（es）、法语（fr）、日语（ja）、中文（zh）。

基线方法

• 同跨领域实验中的基线方法。

实验结果

• CAST方法在所有语言对中均优于所有基线方法，并且在不同语言间的迁移效果更为显著。例如，在德语到英语的迁移中，CAST达到了89.04%的准确率，而随机选择示例的方法仅为64.48%；在法语到西班牙语的迁移中，CAST达到了95.20%的准确率，而随机选择示例的方法仅为91.40%。

详细分析（Detailed Analysis）

不同规模LLMs的实验

• 在Qwen系列LLMs（参数规模从0.5B到32B）上进行实验，结果表明CAST方法在不同规模的LLMs上均优于基线方法，且随着模型规模的增大，性能提升更为明显。

CAST的可扩展性

• 通过改变源领域中使用的示例数量，发现CAST方法的性能随着示例数量的增加而提高，且不受LLMs上下文窗口长度的限制，这表明CAST具有良好的可扩展性。

CAST的效率

• CAST方法在前向传播过程中直接注入激活，无需添加额外的输入标记，因此其时间复杂度与零样本提示相同，显著低于少样本提示方法，这使得CAST在保持计算效率的同时实现了有效的跨任务迁移。

消融研究（Ablation Study）

• 通过移除或替换CAST方法中的关键组件（如影响力和多样性的样本选择策略、对比表示增强的激活操控），发现每个组件都对最终性能有显著影响，这验证了CAST方法中各个组件的有效性。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文提出了一种新颖的跨任务迁移框架CAST，通过激活操控实现了从高资源任务到低资源任务的知识迁移。尽管该方法在多个实验中表现出了显著的性能提升，但仍有一些可以进一步探索的方向：

1. 对闭源LLMs的适用性

• 问题：当前的CAST方法需要访问模型的内部表示，这使得它无法应用于闭源的LLMs。
• 探索方向：研究如何在不直接访问内部表示的情况下，通过外部观察或代理模型来近似这些激活模式，从而扩展CAST方法的适用范围。

2. 跨模态迁移

• 问题：当前的CAST方法主要关注文本模态的任务迁移，对于涉及视觉或其他模态的任务迁移尚未探索。
• 探索方向：研究如何将CAST方法扩展到跨模态任务，例如从文本任务迁移到视觉任务，或者从视觉任务迁移到文本任务。这可能需要开发新的激活操控技术来处理不同模态的表示。

3. 多任务学习中的应用

• 问题：当前的CAST方法主要关注单源到单目标的任务迁移，对于多任务学习场景中的应用尚未探索。
• 探索方向：研究如何将CAST方法应用于多任务学习，例如同时从多个高资源任务迁移到多个低资源任务。这可能需要开发新的策略来选择和组合来自多个源任务的激活模式。

4. 对抗性攻击和鲁棒性

• 问题：当前的CAST方法在对抗性攻击下的鲁棒性尚未评估。
• 探索方向：研究CAST方法在对抗性环境下的表现，例如在输入被恶意篡改时，激活操控是否仍然有效。这可能需要开发新的防御机制来增强CAST方法的鲁棒性。

5. 长期记忆和持续学习

• 问题：当前的CAST方法主要关注单次任务迁移，对于需要长期记忆和持续学习的场景尚未探索。
• 探索方向：研究如何将CAST方法与持续学习技术结合，使模型能够在不断接收新任务的情况下，动态地更新和适应新的激活模式，而不会遗忘之前学到的知识。

6. 超参数优化

• 问题：CAST方法涉及多个超参数，如图的稀疏性、多样性与影响力的平衡参数、激活注入的强度和位置等，这些超参数的最优值可能因任务而异。
• 探索方向：开发自动化超参数优化方法，例如贝叶斯优化或基于强化学习的超参数搜索，以提高CAST方法在不同任务上的适应性和性能。

7. 跨领域和跨语言迁移的结合

• 问题：当前的实验分别在跨领域和跨语言迁移中验证了CAST方法的有效性，但尚未探索两者的结合。
• 探索方向：研究如何将CAST方法应用于同时涉及领域和语言变化的任务，例如从一种语言的高资源领域迁移到另一种语言的低资源领域。这可能需要开发新的策略来处理跨领域和跨语言的复杂交互。

8. 生成任务中的应用

• 问题：当前的实验主要集中在分类任务上，对于生成任务中的应用尚未充分探索。
• 探索方向：研究如何将CAST方法应用于生成任务，例如文本生成、代码生成等。这可能需要开发新的激活操控技术来处理生成任务中的序列依赖性和多样性。

9. 与其他迁移学习方法的结合

• 问题：CAST方法可以与其他迁移学习方法（如参数微调、软提示学习等）结合，但尚未探索这种结合的潜力。
• 探索方向：研究如何将CAST方法与其他迁移学习方法结合，以进一步提高模型在低资源任务上的性能。这可能需要开发新的混合策略来充分利用不同方法的优势。

10. 模型解释性

• 问题：当前的CAST方法主要关注性能提升，对于激活操控的具体机制和模型解释性尚未深入探讨。
• 探索方向：研究如何通过可视化和解释技术来理解CAST方法中的激活操控机制，例如通过特征重要性分析、神经元激活图谱等方法来解释模型的行为。这将有助于提高模型的可解释性和信任度。

Q: 总结一下论文的主要内容

Authors: Xinyu Tang, Zhihao Lv, Xiaoxue Cheng, Junyi Li, Wayne Xin Zhao, Zujie Wen, Zhiqiang Zhang, Jun Zhou

Categories: cs.CL

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2507.13236v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2507.13236v1

Published: 2025-07-17T15:47:22Z

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10. A Comparative Approach to Assessing Linguistic Creativity of Large Language Models and Humans

The following paper introduces a general linguistic creativity test for humans and Large Language Models (LLMs). The test consists of various tasks aimed at assessing their ability to generate new original words and phrases based on word formation processes (derivation and compounding) and on metaphorical language use. We administered the test to 24 humans and to an equal number of LLMs, and we automatically evaluated their answers using OCSAI tool for three criteria: Originality, Elaboration, and Flexibility. The results show that LLMs not only outperformed humans in all the assessed criteria, but did better in six out of the eight test tasks. We then computed the uniqueness of the individual answers, which showed some minor differences between humans and LLMs. Finally, we performed a short manual analysis of the dataset, which revealed that humans are more inclined towards E(extending)-creativity, while LLMs favor F(ixed)-creativity.

中文摘要

以下论文介绍了一种用于人类和大型语言模型（LLMs）的一般语言创造力测试。该测试由各种任务组成，旨在评估它们基于词汇形成过程（派生和复合）及隐喻语言使用生成新原创词汇和短语的能力。我们对24名人类和同样数量的LLMs进行了测试，并使用OCSAI工具对他们的回答进行了自动评估，评估标准包括：原创性、阐述性和灵活性。结果表明，LLMs在所有评估标准上均优于人类，并且在八个测试任务中的六个任务中表现得更好。然后，我们计算了个别答案的独特性，显示出人类和LLMs之间的一些微小差异。最后，我们对数据集进行了简短的手动分析，结果表明，人类更倾向于扩展创造力（E-创造力），而LLMs则更喜欢固定创造力（F-创造力）。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决的问题是：大型语言模型（LLMs）与人类在语言创造力方面的比较评估。具体而言，研究旨在通过一个综合的语言创造力测试来衡量和比较LLMs和人类在生成新词、短语以及使用隐喻性语言方面的创造力。研究的核心问题是：LLMs在处理和适应创造性语言（如俚语、新词或打破形态句法和语义规范的表达）方面的能力如何，以及它们是否能够像人类一样轻松地进行表达性沟通。这一问题对于自然语言处理（NLP）的各种应用，如内容生成、聊天机器人、自动审核和语言工程等，具有重要的影响。

Q: 有哪些相关研究？

A: 以下是与本研究相关的研究工作：

计算机创造力的综述研究

• [23] Mete Ismayilzada, Debjit Paul, Antoine Bosselut, and Lonneke van der Plas. Creativity in ai: Progresses and challenges, 2024.
  • 这篇研究提供了关于人工智能中创造力的全面综述，包括LLMs的各种创造力类型，如解决问题的创造力、图像创造力、声音创造力、观念创造力等。它为理解LLMs在不同领域中的创造力表现提供了宏观视角，也为本研究聚焦于语言创造力提供了背景和参考。

LLMs的创造性写作能力测试

• [24] Tuhin Chakrabarty, Philippe Laban, Divyansh Agarwal, Smaranda Muresan, and Chien-Sheng Wu. Art or artifice? large language models and the false promise of creativity. Proceedings of the CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 2023.
  • 该研究测试了LLMs的创造性写作能力，探讨了LLMs在生成文本内容时是否真正具有创造性，还是仅仅是对训练数据的模仿。这对于理解LLMs在语言生成任务中的表现具有重要意义，也为本研究评估LLMs的语言创造力提供了相关参考。

LLMs的观念创造力测试

• [25] Anca Dinu and Andra Maria Florescu. An integrated benchmark for verbal creativity testing of llms and humans. Procedia Computer Science, 246:2902–2911, 2024. 28th International Conference on Knowledge Based and Intelligent information and Engineering Systems (KES 2024).
  • 这项研究开发了一个综合的观念创造力测试，用于评估LLMs和人类的表现。结果显示LLMs在大多数测试任务中得分略高于母语者。该研究为本研究在设计语言创造力测试以及评估方法上提供了借鉴和启示。
• [26] Kent F Hubert, Kim N. Awa, and Darya L. Zabelina. The current state of artificial intelligence generative language models is more creative than humans on divergent thinking tasks. Scientific Reports, 14, 2024.
  • 该研究在更大的数据集上对LLMs的观念创造力进行了更广泛的测试，确认了之前研究的结果。这进一步证明了LLMs在某些创造力任务中的表现可能优于人类，为本研究提供了对比和参考，尤其是在评估LLMs的语言创造力时。

LLMs在特定语言创造力方面的研究

• [16] Tuhin Chakrabarty, Arkadiy Saakyan, Olivia Winn, Artemis Panagopoulou, Yue Yang, Marianna Apidianaki, and Smaranda Muresan. I spy a metaphor: Large language models and diffusion models co-create visual metaphors. In Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 2023.
  • 这篇研究关注LLMs生成隐喻性文本描述图像的能力，为本研究中涉及隐喻性语言使用的任务设计和评估提供了参考。
• [17] Tuhin Chakrabarty, Arkadiy Saakyan, Debanjan Ghosh, and Smaranda Muresan. Flute: Figurative language understanding through textual explanations. In Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, 2022.
  • 该研究利用LLMs帮助创建了一个包含比喻解释的大型隐喻语言数据库，这为本研究中评估LLMs对隐喻性语言的理解和生成能力提供了相关背景和方法参考。
• [19] Albert Coil and Vered Shwartz. From chocolate bunny to chocolate crocodile: Do language models understand noun compounds? In Anna Rogers, Jordan Boyd-Graber, and Naoaki Okazaki, editors, Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2023, pages 2698–2710, Toronto, Canada, July 2023. Association for Computational Linguistics.
  • 这项研究探讨了LLMs对名词复合词的理解和概念化能力，通过生成明确的释义来评估。这为本研究中涉及词形生成和复合词创造的任务提供了相关研究基础和评估方法的参考。
• [20] Gabriel R. Lencione, Rodrigo F. Nogueira, and Paula Y. Pasqualini. Nameling: Creative neologism generation with transfer learning. In International Conference on Computational Creativity, June 2022.
  • 该研究使用LLMs在迁移学习设置中生成创造性的新词，为本研究中评估LLMs在新词生成方面的创造力提供了相关研究和方法借鉴。
• [21] Dang Anh, Limor Raviv, and Lukas Galke. Morphology matters: Probing the cross-linguistic morphological generalization abilities of large language models through a wug test. In Tatsuki Kuribayashi, Giulia Rambelli, Ece Takmaz, Philipp Wicke, and Yohei Oseki, editors, Proceedings of the Workshop on Cognitive Modeling and Computational Linguistics, pages 177–188, Bangkok, Thailand, August 2024. Association for Computational Linguistics.
  • 这篇研究通过多语言的wug测试评估LLMs的形态泛化能力，为本研究中涉及词形生成和形态变化的任务提供了相关研究背景和评估方法的参考。

语言创造力测试的初步研究

• [27] Anca Dinu and A-M Florescu. Testing language creativity of large language models and humans. In Mika Hämäläinen, Emily Öhman, Yuri Bizzoni, So Miyagawa, and Khalid Alnajjar, editors, Proceedings of the 5th International Conference on Natural Language Processing for Digital Humanities, pages 426–436, Albuquerque, USA, May 2025. Association for Computational Linguistics.
  • 这是作者之前进行的一项关于LLMs和人类语言创造力测试的初步研究。虽然该研究存在一些方法上的局限性，但它为本研究提供了基础和改进的方向，包括测试设计、评估标准和参与者数量等方面的改进。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 为了解决比较评估大型语言模型（LLMs）与人类在语言创造力方面的差异这一问题，论文采取了以下步骤：

1. 设计综合语言创造力测试

• 测试结构：测试分为两部分，分别是“词形生成”和“隐喻性语言”，每部分包含四个任务。这些任务旨在评估参与者基于词形生成过程（如派生、复合和混合）以及隐喻性语言使用来创造新词和短语的能力。
  • 词形生成部分：
    • 任务1：要求参与者将两个词组合成一个新词，以描述一个特定概念（例如“完全依赖聊天机器人的一个人”）。
    • 任务2：要求参与者用另一个词完成给定的词（如“ice”），形成一个新的复合词（例如“icetomb”）。
    • 任务3：要求参与者延续一系列派生词（如“slangish”），使用相同的词形生成过程。
    • 任务4：提供一组与特定语义领域相关的词（如“dog, doggy, puppy, canine, bark, paw, woof”），要求参与者发明适合同一语义领域的新词（例如“adogable”）。
  • 隐喻性语言部分：
    • 任务1：要求参与者用原创的/隐喻性的替代名称来描述熟悉的概念（例如将“愤怒的小狗”称为“毛发导弹”）。
    • 任务2：要求参与者填写空白处，以创造出具有原创隐喻意义的短语（例如“some…white hair strands…later”）。
    • 任务3：要求参与者用不寻常或有趣的反义词来延续给定的词（例如“cozy…sitting on nails”）。
    • 任务4：要求参与者为一个词（如“gossiper”）提供一个更严厉的（贬义）表达、一个等价的表达和一个更温和的（褒义）表达（例如“social storyteller”或“muddy tongue”）。
• 测试对象：测试对象包括24名人类志愿者（均为英语专业学生，英语水平为B2及以上）和24个LLMs（其中20个使用默认设置，4个使用最大top p和温度设置，如果这些功能可用）。
• 测试形式：测试以英语形式通过Google表单进行，人类参与者在课堂上在教师监督下完成测试，以避免使用数字辅助工具并即时澄清任何误解。所有答案匿名收集并以聚合形式处理。

2. 数据收集与预处理

• 数据收集：总共收集了2304个答案（8个任务×2个项目×3个答案×24个个体=1152个答案，人类和LLMs各1152个答案），总计3904个单词。数据在答案数量上是平衡的，但在单词数量上略有不平衡，LLMs组有2010个单词，人类组有1894个单词。
• 数据预处理：消除了格式错误，例如个体任意引入的额外标点符号，如引号、数字或破折号。

3. 评估方法

• 评估标准：采用四个创造力评估标准：独创性（Originality）、灵活性（Flexibility）、详细性（Elaboration）和流畅性（Fluency）。由于测试要求固定数量的答案，因此流畅性标准不适用。使用Open Creativity Scoring with Artificial Intelligence（OCSAI版本1.6）工具对答案进行评分，该工具基于语义距离和GPT4集成，与人类判断具有高相关性。独创性评分使用OCSAI的完整提示选项和隐喻任务类型，将分数从1到5标准化到0-1区间，0表示最不独创。详细性通过OCSAI的字数限制进行评估。由于OCSAI没有灵活性评分选项，因此生成个体对特定任务项目的答案对，并使用OCSAI对它们进行评分，最终灵活性分数是所有这些答案对分数的平均值。
• 统计分析与可视化：使用ChatGPT（4o）协助编码，以及Python及其相关库（如nltk、scipy、numpy、matplotlib、seaborn和pandas）进行数据和统计分析以及可视化。

4. 结果分析

• 平均分数计算：计算每个个体（人类和LLMs）在所有答案、三个标准和八个任务上的平均分数，并计算人类和LLMs的总体平均分数。结果显示LLMs在总平均分数和所有三个标准上均优于人类，除了语义领域任务中两者相当，以及委婉语/贬义语任务中人类略微优于LLMs（0.33比0.29）。
• 统计显著性检验：通过t检验和普通最小二乘（OLS）回归模型对人类和LLMs的分数差异进行统计显著性检验。结果表明，在总分数、独创性和灵活性上，LLMs的平均分数显著高于人类，而在详细性上差异不显著。
• 独特性分析：计算每个个体答案的独特性分数，通过比较个体答案与其他所有个体答案的语义相似性来评估。结果显示人类和LLMs在独特性上没有明显模式差异，但在排名的前半部分人类略多（15个），后半部分LLMs略多（15个）。最独特和最不独特的个体均为人类。

5. 手动分析与观察

• 认知策略和规则遵循：通过比较人类和LLMs在特定任务中的回答，观察到人类更倾向于E-创造力（扩展性创造力），即更自由地选择词汇并打破语言规则，而LLMs更倾向于F-创造力（固定创造力），即遵循规则生成答案。例如，在生成“完全依赖聊天机器人的一个人”的新词时，人类可能会创造出“zombonoid”或“robotinator”等具有隐喻意义的词，而LLMs则倾向于生成如“chat-dependent”或“botreliant”等基于规则的词。
• 语用意图：人类在回答中更倾向于创造具有特定语用功能的组合，如表达性、幽默感、文字游戏、隐喻使用、吸引注意力甚至冒犯性语言。例如，在为“愤怒的小狗”创造隐喻性名称时，人类可能会回答“backing vocals from the back yard”或“electrocuted hotdogs”，而LLMs则生成如“miniature furry clouds”或“pocket-size volcanoes”等统计上合理但缺乏社交活力的输出。

6. 结论与展望

• 结论：研究表明LLMs在语言创造力方面具有类似人类的能力，能够生成上下文适当的原创词汇和表达。这为知识工程领域带来了重要启示，例如在处理非正式、不断演变或特定领域的词汇（包括俚语、新词或临时词和表达）方面具有更好的适应性，这对于动态现实世界应用中的知识提取、灵活的本体论发展和改进的语义互操作性至关重要。
• 局限性与未来工作：研究的局限性之一是没有包括母语者作为参与者，因此尚不清楚如果包括母语者，结果是否会有所不同。未来的工作将通过增加母语者的答案来扩充数据集，并进行更深入的数据集分析，如情感分析、聚类、人类-机器对语言创造力答案的分类等。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行的实验主要包括以下几个方面：

实验设计

• 测试对象：
  • 人类参与者：24名非英语母语的英语专业学生，年龄在19到25岁之间，英语水平达到B2及以上。
  • LLMs参与者：24个大型语言模型（LLMs），其中20个使用默认设置，4个使用最大top p和温度设置（如果这些功能可用）。
• 测试内容：设计了一个包含两个部分（词形生成和隐喻性语言）的综合语言创造力测试，每部分包含四个任务，每个任务包含两个项目，要求参与者为每个项目提供三个原创答案，每个答案最多五个词。
  • 词形生成部分：
    • 任务1：将两个词组合成一个新词，描述一个特定概念（例如“完全依赖聊天机器人的一个人”）。
    • 任务2：用另一个词完成给定的词（如“ice”），形成一个新的复合词（例如“icetomb”）。
    • 任务3：延续一系列派生词（如“slangish”），使用相同的词形生成过程。
    • 任务4：提供一组与特定语义领域相关的词（如“dog, doggy, puppy, canine, bark, paw, woof”），要求参与者发明适合同一语义领域的新词（例如“adogable”）。
  • 隐喻性语言部分：
    • 任务1：用原创的/隐喻性的替代名称来描述熟悉的概念（例如将“愤怒的小狗”称为“毛发导弹”）。
    • 任务2：填写空白处，以创造出具有原创隐喻意义的短语（例如“some…white hair strands…later”）。
    • 任务3：用不寻常或有趣的反义词来延续给定的词（例如“cozy…sitting on nails”）。
    • 任务4：为一个词（如“gossiper”）提供一个更严厉的（贬义）表达、一个等价的表达和一个更温和的（褒义）表达（例如“social storyteller”或“muddy tongue”）。
• 测试形式：测试以英语形式通过Google表单进行，人类参与者在课堂上在教师监督下完成测试，以避免使用数字辅助工具并即时澄清任何误解。所有答案匿名收集并以聚合形式处理。

数据收集与预处理

• 数据收集：总共收集了2304个答案（8个任务×2个项目×3个答案×24个个体=1152个答案，人类和LLMs各1152个答案），总计3904个单词。数据在答案数量上是平衡的，但在单词数量上略有不平衡，LLMs组有2010个单词，人类组有1894个单词。
• 数据预处理：消除了格式错误，例如个体任意引入的额外标点符号，如引号、数字或破折号。

评估方法

• 评估标准：采用四个创造力评估标准：独创性（Originality）、灵活性（Flexibility）、详细性（Elaboration）和流畅性（Fluency）。由于测试要求固定数量的答案，因此流畅性标准不适用。
  • 独创性：使用Open Creativity Scoring with Artificial Intelligence（OCSAI版本1.6）工具对答案进行评分，该工具基于语义距离和GPT4集成，与人类判断具有高相关性。独创性评分使用OCSAI的完整提示选项和隐喻任务类型，将分数从1到5标准化到0-1区间，0表示最不独创。
  • 详细性：通过OCSAI的字数限制进行评估。
  • 灵活性：由于OCSAI没有灵活性评分选项，因此生成个体对特定任务项目的答案对，并使用OCSAI对它们进行评分，最终灵活性分数是所有这些答案对分数的平均值。
• 统计分析与可视化：使用ChatGPT（4o）协助编码，以及Python及其相关库（如nltk、scipy、numpy、matplotlib、seaborn和pandas）进行数据和统计分析以及可视化。

结果分析

• 平均分数计算：计算每个个体（人类和LLMs）在所有答案、三个标准和八个任务上的平均分数，并计算人类和LLMs的总体平均分数。结果显示LLMs在总平均分数和所有三个标准上均优于人类，除了语义领域任务中两者相当，以及委婉语/贬义语任务中人类略微优于LLMs（0.33比0.29）。
• 统计显著性检验：通过t检验和普通最小二乘（OLS）回归模型对人类和LLMs的分数差异进行统计显著性检验。结果表明，在总分数、独创性和灵活性上，LLMs的平均分数显著高于人类，而在详细性上差异不显著。
• 独特性分析：计算每个个体答案的独特性分数，通过比较个体答案与其他所有个体答案的语义相似性来评估。结果显示人类和LLMs在独特性上没有明显模式差异，但在排名的前半部分人类略多（15个），后半部分LLMs略多（15个）。最独特和最不独特的个体均为人类。

手动分析与观察

• 认知策略和规则遵循：通过比较人类和LLMs在特定任务中的回答，观察到人类更倾向于E-创造力（扩展性创造力），即更自由地选择词汇并打破语言规则，而LLMs更倾向于F-创造力（固定创造力），即遵循规则生成答案。例如，在生成“完全依赖聊天机器人的一个人”的新词时，人类可能会创造出“zombonoid”或“robotinator”等具有隐喻意义的词，而LLMs则倾向于生成如“chat-dependent”或“botreliant”等基于规则的词。
• 语用意图：人类在回答中更倾向于创造具有特定语用功能的组合，如表达性、幽默感、文字游戏、隐喻使用、吸引注意力甚至冒犯性语言。例如，在为“愤怒的小狗”创造隐喻性名称时，人类可能会回答“backing vocals from the back yard”或“electrocuted hotdogs”，而LLMs则生成如“miniature furry clouds”或“pocket-size volcanoes”等统计上合理但缺乏社交活力的输出。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文在研究大型语言模型（LLMs）与人类的语言创造力方面已经取得了有意义的成果，但仍有一些可以进一步探索的点：

1. 扩大测试范围

• 增加语言种类：目前测试仅限于英语，未来可以扩展到其他语言，以评估LLMs在不同语言中的创造力表现。不同语言的结构和文化背景可能会影响创造力的表现形式。
• 增加测试任务类型：除了现有的词形生成和隐喻性语言任务，可以增加更多类型的创造力任务，如诗歌创作、故事创作、双关语生成等，以更全面地评估语言创造力。

2. 深入分析数据

• 情感分析：对生成的答案进行情感分析，以了解LLMs和人类在表达情感方面的差异。例如，分析生成的隐喻性语言是否能够传达特定的情感色彩。
• 聚类分析：使用聚类算法对生成的答案进行聚类，以发现不同类型的创造力模式。这可以帮助识别LLMs和人类在语言使用上的不同策略。
• 人类-机器分类：训练分类器来区分LLMs和人类生成的答案，以了解哪些特征最能区分两者。这可以为理解LLMs的语言生成机制提供新的视角。

3. 评估方法改进

• 多维度评估：除了现有的独创性、灵活性和详细性评估标准，可以引入更多维度的评估标准，如文化相关性、语用功能等。
• 动态评估：设计动态测试，根据前一个任务的回答调整后续任务的难度和类型，以更真实地模拟人类和LLMs在面对不同挑战时的创造力表现。

4. 模型优化

• 训练数据多样性：研究不同训练数据集对LLMs创造力的影响。例如，使用包含更多创造性文本（如诗歌、文学作品）的数据集来训练LLMs，观察其在创造力任务中的表现是否有所提升。
• 模型架构改进：探索不同的模型架构和训练方法，以提高LLMs在语言创造力任务中的表现。例如，尝试结合生成对抗网络（GANs）等技术来增强模型的创造力。

5. 跨学科研究

• 心理学与认知科学：与心理学家和认知科学家合作，从认知机制的角度研究LLMs和人类的语言创造力。例如，研究LLMs是否能够模拟人类的创造性思维过程。
• 社会学与文化研究：研究LLMs生成的语言如何被社会接受和理解，以及其对语言演变和社会文化的影响。例如，分析LLMs生成的新词在社交媒体上的传播情况。

6. 应用探索

• 教育领域：探索LLMs在语言教育中的应用，如作为写作辅助工具或创造力训练工具。研究LLMs如何帮助学生提高语言创造力。
• 创意产业：研究LLMs在广告、文学创作、影视剧本等创意产业中的应用潜力。例如，评估LLMs生成的创意内容是否能够满足行业需求。

7. 伦理与社会影响

• 伦理问题：深入研究LLMs生成的创造性内容可能带来的伦理问题，如版权、虚假信息传播等。例如，研究如何防止LLMs生成的文本被用于恶意目的。
• 社会影响：评估LLMs在语言创造力方面的表现对社会语言使用习惯的影响。例如，研究LLMs生成的新词是否会被广泛接受并进入日常语言。

这些进一步探索的点不仅可以深化对LLMs语言创造力的理解，还可以为相关领域的应用提供新的思路和方法。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: ### 论文标题 A COMPARATIVE APPROACH TO ASSESSING LINGUISTIC CREATIVITY OF LARGE LANGUAGE MODELS AND HUMANS

作者

Anca Dinu, Andra-Maria Florescu, Alina Resceanu

发表日期

July 17, 2025

摘要

本文介绍了一种针对人类和大型语言模型（LLMs）的通用语言创造力测试。测试包含多种任务，旨在评估它们基于词形生成过程（派生和复合）和隐喻性语言使用生成新词和短语的能力。测试对象为24名人类参与者和24个LLMs，其答案通过OCSAI工具自动评估，评估标准为独创性（Originality）、详细性（Elaboration）和灵活性（Flexibility）。结果显示，LLMs在所有评估标准中均优于人类，并在八个测试任务中的六个任务中表现更好。进一步计算个体答案的独特性，发现人类和LLMs之间存在一些细微差异。手动分析数据集揭示，人类更倾向于E-创造力（扩展性创造力），而LLMs更倾向于F-创造力（固定创造力）。

关键词

语言创造力、LLMs、比较方法

1. 引言与理论背景

创造力是人类基于已有知识和经验创造新事物的天赋能力。Guilford将创造性思维分为发散性思维和聚合性思维，两者对成功创造过程都至关重要。语言创造力是使用自然语言以新奇方式表达的能力，广泛存在于日常交流中。近年来，随着AI和LLMs的发展，机器也展现出各种类型的创造力。本文关注人类和机器的语言创造力。

2. 相关工作

本文回顾了关于LLMs创造力的研究，包括问题解决、图像、声音、观念创造力等。特别指出，LLMs在语言创造力方面的研究相对较少，大多数研究集中在特定方面，如隐喻、类比、词形生成等。本文旨在填补这一空白，通过综合测试评估LLMs的语言创造力。

3. 测试设计

测试旨在评估人类和LLMs操纵语言的创造力和独创性，分为两部分：词形生成和隐喻性语言，每部分包含四个任务。测试要求参与者为每个任务项目提供三个原创答案，每个答案最多五个词。测试对象包括24名英语专业学生（非英语母语，英语水平B2及以上）和24个LLMs。测试通过Google表单进行，人类参与者在课堂上完成，以确保测试环境的控制。

4. 数据集

测试共收集了2304个答案（8个任务×2个项目×3个答案×24个个体），总计3904个单词。数据在答案数量上是平衡的，但在单词数量上略有不平衡，LLMs组有2010个单词，人类组有1894个单词。

5. 方法论与设置

评估标准包括独创性、灵活性和详细性。使用OCSAI工具对答案进行评分，该工具基于语义距离和GPT4集成，与人类判断具有高相关性。详细性通过字数限制评估，灵活性通过计算个体答案对的语义相似性得分来评估。数据和统计分析使用Python及其相关库进行。

6. 结果

• 平均分数：LLMs在总平均分数和所有三个标准上均优于人类，除了语义领域任务中两者相当，以及委婉语/贬义语任务中人类略微优于LLMs。
• 统计显著性：通过t检验和普通最小二乘（OLS）回归模型对人类和LLMs的分数差异进行统计显著性检验。结果表明，在总分数、独创性和灵活性上，LLMs的平均分数显著高于人类，而在详细性上差异不显著。
• 独特性分析：计算每个个体答案的独特性分数，结果显示人类和LLMs在独特性上没有明显模式差异，但在排名的前半部分人类略多，后半部分LLMs略多。

7. 独特性

通过比较个体答案与其他所有个体答案的语义相似性来评估独特性。结果显示人类和LLMs在独特性上没有明显模式差异，但在排名的前半部分人类略多，后半部分LLMs略多。最独特和最不独特的个体均为人类。

8. 经验性观察

手动分析显示，人类更倾向于E-创造力，即更自由地选择词汇并打破语言规则，而LLMs更倾向于F-创造力，即遵循规则生成答案。人类在回答中更倾向于创造具有特定语用功能的组合，如表达性、幽默感、文字游戏、隐喻使用、吸引注意力甚至冒犯性语言。

9. 结论

研究结果表明，LLMs在语言创造力方面具有类似人类的能力，能够生成上下文适当的原创词汇和表达。这为知识工程领域带来了重要启示，例如在处理非正式、不断演变或特定领域的词汇方面具有更好的适应性。

10. 局限性与未来工作

研究的局限性之一是没有包括母语者作为参与者，因此尚不清楚如果包括母语者，结果是否会有所不同。未来的工作将通过增加母语者的答案来扩充数据集，并进行更深入的数据集分析，如情感分析、聚类、人类-机器对语言创造力答案的分类等。

11. 伦理声明

研究遵循了Craiova大学的学术研究伦理指南，所有参与者均提供了知情同意，确保了参与的自愿性、匿名性和保密性。

Q: 想要进一步了解论文

A: 以上只是了解一篇论文的几个基本FAQ。如果你还想与Kimi进一步讨论该论文，请点击 这里 为你跳转Kimi AI网页版，并启动一个与该论文相关的新会话。

Authors: Anca Dinu, Andra-Maria Florescu, Alina Resceanu

Categories: cs.CL

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2507.12039v2.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2507.12039v2

Published: 2025-07-16T08:56:19Z

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Agent Domain Papers

1. V-Max: A Reinforcement Learning Framework for Autonomous Driving

Learning-based decision-making has the potential to enable generalizable Autonomous Driving (AD) policies, reducing the engineering overhead of rule-based approaches. Imitation Learning (IL) remains the dominant paradigm, benefiting from large-scale human demonstration datasets, but it suffers from inherent limitations such as distribution shift and imitation gaps. Reinforcement Learning (RL) presents a promising alternative, yet its adoption in AD remains limited due to the lack of standardized and efficient research frameworks. To this end, we introduce V-Max, an open research framework providing all the necessary tools to make RL practical for AD. V-Max is built on Waymax, a hardware-accelerated AD simulator designed for large-scale experimentation. We extend it using ScenarioNet’s approach, enabling the fast simulation of diverse AD datasets.

中文摘要

基于学习的决策制定有潜力使自主驾驶（AD）政策具有通用性，从而减少基于规则的方法的工程开销。模仿学习（IL）仍然是主导范式，受益于大规模的人类示范数据集，但它存在固有的限制，如分布变化和模仿差距。强化学习（RL）提供了一个很有前途的替代方案，但由于缺乏标准化和高效的研究框架，其在自主驾驶中的应用仍然有限。为此，我们推出了 V-Max，一个开放的研究框架，提供所有必要工具以使 RL 在自主驾驶中变得实用。V-Max 以 Waymax 为基础，是一个设计用于大规模实验的硬件加速自主驾驶模拟器。我们使用 ScenarioNet 的方法对其进行了扩展，使不同的自主驾驶数据集能够快速模拟。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决如何将强化学习（Reinforcement Learning, RL）应用于自动驾驶（Autonomous Driving, AD）的问题。尽管强化学习在控制真实世界系统方面展现出了强大的潜力，但在自动驾驶领域，其应用仍然面临诸多挑战，例如样本效率低下和训练环境不足。因此，论文提出了一个名为V-Max的框架，旨在为自动驾驶中的强化学习研究提供一个标准化且高效的实验框架，从而推动基于学习的决策方法在自动驾驶领域的应用和发展。

Q: 有哪些相关研究？

A: 以下是与V-Max框架相关的研究工作：

强化学习在自动驾驶中的应用

• 端到端强化学习：一些研究尝试直接从原始传感器数据学习车辆控制，如Kendall等人在真实世界场景中应用端到端强化学习进行车道跟随，Toromanoff等人在CARLA挑战赛中使用强化学习结合监督预训练取得胜利。然而，这些方法在端到端设置下仍面临挑战，主要原因是强化学习的梯度不足以训练处理感知任务所需的大型神经网络。
• 中层强化学习：中层方法将决策问题与真实世界的感知任务解耦，处理后感知数据并输出车辆控制。相关研究包括利用大规模后感知数据集（如WOMD、nuScenes和Argoverse 2）进行轨迹预测，以及基于数据驱动模拟器进行闭环评估和训练。例如，Lu等人展示了结合模仿学习和强化学习可以提高策略在训练数据中未充分覆盖的边缘情况下的鲁棒性；Grislain等人强调了在中层自动驾驶中加入强化学习目标的必要性，以缓解模仿学习中的模仿差距问题。

自动驾驶中的模仿学习

• 模仿学习是自动驾驶领域的主要范式之一，它利用大规模人类驾驶数据集进行监督学习。尽管模仿学习取得了显著进展，但仍存在分布偏移、因果混淆和模仿差距等固有限制。例如，在nuPlan挑战赛中，基于规则的方法显著优于所有基于学习的方法，这些学习方法大多是模仿学习的变体。

自动驾驶中的强化学习框架

• Waymax：V-Max框架基于Waymax构建，Waymax是一个硬件加速的自动驾驶模拟器，能够进行大规模模拟。它为V-Max提供了底层的模拟功能，但缺乏强化学习研究所需的基准测试能力，V-Max通过添加观察和奖励函数、训练管道等扩展了其功能。
• ScenarioNet：ScenarioNet提供了一个开源框架，用于在MetaDrive中标准化和重放自动驾驶数据集。V-Max借鉴了ScenarioNet的方法，实现了多数据集的加速模拟，扩展了Waymax原本仅限于WOMD数据集的模拟能力。
• 其他相关框架：nuPlan、Nocturne、MetaDrive和GPUDrive等框架也与V-Max相关。这些框架在数据集支持、硬件加速、多智能体环境、观察方式和评估方法等方面各有特点，V-Max在这些方面进行了综合和扩展，以更好地支持强化学习在自动驾驶中的应用。

评估和基准测试

• 在自动驾驶领域，评估驾驶策略的性能是一个重要且具有挑战性的任务。nuPlan挑战赛引入了一套复杂的评分系统，用于评估驾驶质量，包括安全性、效率和舒适性等多个方面。V-Max框架进一步扩展了这些评估指标，增加了如交通灯违规检查等新的指标，并重新实现了nuPlan的评估指标，以便更全面地评估策略性能。此外，V-Max还集成了ReGentS方法，用于生成对抗性场景，以评估策略在面对复杂和挑战性情况时的鲁棒性。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过构建一个名为 V-Max 的框架来解决强化学习（Reinforcement Learning, RL）在自动驾驶（Autonomous Driving, AD）中应用的问题。V-Max 框架基于 Waymax（一个硬件加速的自动驾驶模拟器）构建，并通过以下方式解决相关问题：

1. 提供完整的强化学习训练流程

• JAX 基础：V-Max 使用 JAX 框架实现，这使得训练和模拟可以在同一个计算图中进行，消除了主机与计算设备之间的通信瓶颈，提高了效率。
• 训练管道：提供了一套完整的训练管道，包括观察和奖励函数、基于 Transformer 的编码器以及标准的强化学习算法实现。这些工具使得研究人员可以快速实验不同的策略学习技术。

2. 支持多数据集加速模拟

• ScenarioMax：通过 ScenarioNet 的方法，V-Max 将多个开放源代码驾驶数据集转换为兼容的 TfRecord 格式，从而支持多数据集的加速模拟。这扩展了 Waymax 原本仅限于 Waymo Open Motion Dataset (WOMD) 的模拟能力，使得研究人员能够利用更多样化的数据进行训练和评估。

3. 集成全面的评估工具

• 评估指标：V-Max 不仅重新实现了 nuPlan 的驾驶质量评估指标，还增加了额外的指标，如交通灯违规检查，以更全面地评估策略性能。
• 对抗性评估：集成了 ReGentS 方法，用于生成对抗性场景，从而评估策略在面对复杂和挑战性情况时的鲁棒性。

4. 通过大规模基准测试验证框架的有效性

• 基准测试：通过大规模基准测试，系统地分析了网络架构、观察函数、训练数据和奖励塑形对强化学习性能的影响。这些实验展示了 V-Max 的多功能性，并促进了自动驾驶决策制定的研究和开发。
• 高性能策略：通过这些工具，V-Max 成功训练出了高性能的强化学习策略，该策略在 WOMD 中成功完成了 97.4% 的场景，证明了框架的有效性。

5. 提供灵活的配置和扩展性

• 观察函数和网络架构：V-Max 提供了多种观察函数和基于 Transformer 的网络架构，研究人员可以根据具体任务需求进行选择和定制。
• 奖励函数：奖励函数模块设计用于定制化，允许研究人员根据任务目标定义特定的奖励信号，从而塑造智能体的行为。

通过这些方法，V-Max 框架为自动驾驶中的强化学习研究提供了一个标准化、高效且功能丰富的平台，有助于推动基于学习的决策方法在自动驾驶领域的应用和发展。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下几类实验，旨在验证 V-Max 框架在自动驾驶强化学习中的有效性，并分析不同设计选择对性能的影响：

1. 观察函数的比较

• 实验目的：评估不同观察函数对强化学习性能的影响。
• 实验设置：使用了四种不同的观察函数：Base、Segment、Lane 和 Road。这些观察函数在数据预处理和特征提取方面有所不同。
• 实验结果：
  • Base：包含所有道路点，性能表现较好，准确率 96.92%，碰撞率 1.94%，V-Max 分数 0.85。
  • Segment：选择最近的道路段，准确率 96.15%，碰撞率 1.80%，V-Max 分数 0.84。
  • Lane：仅包含车道中心，准确率 95.99%，碰撞率 2.18%，V-Max 分数 0.84。
  • Road：仅包含道路边界，准确率 97.26%，碰撞率 1.76%，V-Max 分数 0.86。
• 结论：不同的观察函数对性能有显著影响，选择合适的观察函数可以提高策略的准确性和鲁棒性。

2. 网络架构的比较

• 实验目的：评估不同网络架构对强化学习性能的影响。
• 实验设置：测试了五种不同的网络架构：MLP、None、Latent-query (LQ)、Latent-query Hierarchical (LQH)、Motion Transformer (MTR) 和 Wayformer。
• 实验结果：
  • None：没有使用单独的编码器，性能较差，准确率 69.95%，碰撞率 25.13%，V-Max 分数 0.53。
  • MLP：使用多层感知机分别编码每个特征，性能中等，准确率 87.54%，碰撞率 9.24%，V-Max 分数 0.68。
  • LQ：表现最佳，准确率 97.26%，碰撞率 1.76%，V-Max 分数 0.86。
  • LQH：准确率 96.28%，碰撞率 2.52%，V-Max 分数 0.84。
  • MTR：准确率 95.94%，碰撞率 2.42%，V-Max 分数 0.84。
  • Wayformer：准确率 96.08%，碰撞率 2.70%，V-Max 分数 0.84。
• 结论：基于 Transformer 的架构（如 LQ、LQH、MTR 和 Wayformer）在性能上优于传统的 MLP 架构，表明 Transformer 在处理中层自动驾驶任务中具有优势。

3. 奖励函数的比较

• 实验目的：评估不同奖励函数对强化学习性能的影响。
• 实验设置：测试了三种奖励函数：Safety、Navigation 和 Behavior。
• 实验结果：
  • Safety：仅惩罚关键事件（如碰撞、偏离道路等），准确率 96.73%，碰撞率 2.21%，V-Max 分数 0.67。
  • Navigation：在 Safety 基础上增加导航目标，准确率 97.26%，碰撞率 1.76%，V-Max 分数 0.86。
  • Behavior：进一步增加对速度限制、安全距离和舒适性的激励，准确率 96.17%，碰撞率 2.47%，V-Max 分数 0.83。
• 结论：奖励函数的设计对策略的性能有显著影响。简单的 Safety 奖励虽然安全但过于保守；Navigation 奖励在安全性和效率之间取得了较好的平衡；Behavior 奖励虽然提高了效率，但牺牲了安全性和舒适性。

4. 跨数据集泛化能力测试

• 实验目的：评估模型在不同数据集上的泛化能力。
• 实验设置：使用在 WOMD 和 nuPlan 数据集上训练的模型，并在两个数据集上进行评估。
• 实验结果：
  • WOMD 训练：在 WOMD 上表现良好，但在 nuPlan 上性能下降。
  • nuPlan 训练：在 nuPlan 上表现良好，但在 WOMD 上性能下降。
  • 联合训练：在两个数据集上联合训练的模型在两个数据集上都取得了较好的性能，准确率 95.97%，碰撞率 2.35%，V-Max 分数 0.84。
• 结论：联合训练可以提高模型的泛化能力，使其在不同数据集上都能表现良好。

5. 基准测试

• 实验目的：通过大规模基准测试，评估不同方法在自动驾驶强化学习中的性能。
• 实验设置：比较了多种方法，包括强化学习方法（如 SAC、PPO）、基于规则的方法（如 IDM、PDM）和模仿学习方法（如 BC、BC-SAC）。
• 实验结果：
  • SAC：在标准评估中表现最佳，准确率 97.44%，V-Max 分数 0.88。
  • PPO：训练速度更快，但性能略低于 SAC。
  • BC：性能较差，准确率 79.42%，V-Max 分数 0.72。
  • BC-SAC：结合了模仿学习和强化学习，性能中等，准确率 96.61%，V-Max 分数 0.86。
  • IDM 和 PDM：基于规则的方法在某些指标上表现较好，但在整体性能上不如强化学习方法。
• 结论：强化学习方法在自动驾驶任务中具有很大的潜力，尤其是在准确性和鲁棒性方面。通过适当的奖励函数设计和网络架构选择，可以训练出高性能的策略。

6. 鲁棒性评估

• 实验目的：评估策略在面对初始扰动和对抗性场景时的鲁棒性。
• 实验设置：
  • 初始扰动：在初始状态下对智能体的轨迹施加高斯扰动。
  • 对抗性场景：使用 ReGentS 方法生成对抗性场景，评估策略在面对复杂和挑战性情况时的表现。
• 实验结果：
  • SAC：在初始扰动下表现良好，准确率 94.50%，碰撞率 3.00%，V-Max 分数 0.83。
  • BC：在初始扰动下性能大幅下降，准确率 35.15%，碰撞率 32.76%，V-Max 分数 0.25。
  • PDM：在初始扰动下表现较好，准确率 91.50%，碰撞率 5.50%，V-Max 分数 0.79。
  • 对抗性场景：SAC 能够适应对抗性场景，通过调整路径避免碰撞。
• 结论：强化学习策略在面对初始扰动和对抗性场景时表现出较好的鲁棒性，而模仿学习策略则较为脆弱。

这些实验结果表明，V-Max 框架能够有效地支持自动驾驶中的强化学习研究，并为研究人员提供了丰富的工具和方法来优化和评估策略性能。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管V-Max框架在推动强化学习应用于自动驾驶方面取得了显著进展，但仍有一些可以进一步探索的点，以进一步提升自动驾驶策略的性能和鲁棒性：

1. 更复杂的模拟环境

• 多智能体交互：目前的模拟环境主要关注单智能体的决策，未来可以扩展到多智能体交互场景，模拟更复杂的交通环境，例如多个自动驾驶车辆之间的协调和交互。
• 动态环境变化：增加环境的动态性，如天气变化、道路施工、突发事件等，以更好地模拟真实世界中的不确定性。

2. 改进的评估方法

• 长尾分布评估：当前的评估方法主要基于平均指标，未来可以开发更细致的评估方法，考虑驾驶场景的长尾分布，更好地评估策略在复杂和罕见场景下的表现。
• 实时评估：开发实时评估工具，允许在模拟过程中动态调整和优化策略，提高策略的适应性和鲁棒性。

3. 对抗性场景生成

• 更高级的对抗性生成方法：目前的ReGentS方法虽然有效，但仍有改进空间。可以探索基于扩散模型（diffusion-based methods）的对抗性场景生成，以生成更具挑战性和多样化的场景。
• 对抗性训练：将对抗性场景生成与强化学习训练相结合，通过对抗性训练提高策略的鲁棒性。

4. 更高效的训练方法

• 样本效率提升：尽管V-Max通过硬件加速提高了训练效率，但进一步提升样本效率仍然是一个挑战。可以探索更高效的强化学习算法，如基于模型的强化学习（model-based RL）。
• 迁移学习和元学习：利用迁移学习和元学习方法，将从一个任务中学到的知识迁移到其他相关任务，减少训练时间和样本需求。

5. 更复杂的网络架构

• 多模态输入：目前的网络架构主要处理结构化数据，未来可以探索多模态输入，结合视觉、激光雷达等传感器数据，提高策略的感知能力。
• 自适应架构：开发能够自适应环境变化的网络架构，例如通过动态调整网络参数或结构来应对不同的驾驶场景。

6. 跨领域应用

• 多任务学习：将自动驾驶中的强化学习与其他任务（如路径规划、目标检测等）结合，探索多任务学习在自动驾驶中的应用。
• 跨领域迁移：研究如何将自动驾驶中的强化学习方法迁移到其他领域，如机器人控制、工业自动化等。

7. 硬件在环测试

• 硬件在环（HIL）测试：将强化学习策略与实际硬件（如车辆控制系统）结合，进行硬件在环测试，验证策略在真实硬件环境中的性能和可靠性。
• 实时数据融合：在HIL测试中，实时融合模拟数据和实际传感器数据，提高策略的适应性和鲁棒性。

8. 社会和伦理考量

• 伦理决策：在自动驾驶策略中加入伦理决策模块，处理如紧急避险等复杂伦理问题。
• 公众接受度：研究公众对自动驾驶技术的接受度，通过透明的决策过程和可解释的人工智能（XAI）方法提高公众信任。

通过这些进一步的探索，可以不断提升强化学习在自动驾驶中的应用效果，推动自动驾驶技术的发展和普及。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文介绍了 V-Max，这是一个为自动驾驶（Autonomous Driving, AD）中的强化学习（Reinforcement Learning, RL）研究设计的开源框架。V-Max 框架旨在解决强化学习在自动驾驶领域应用中的挑战，如样本效率低下和训练环境不足等问题。以下是论文的主要内容总结：

背景知识

• 强化学习在自动驾驶中的潜力：强化学习通过闭环交互学习适应性策略，适用于自动驾驶中的复杂决策任务。
• 现有挑战：强化学习在自动驾驶中的应用面临样本效率和训练环境的挑战，导致其在实际应用中受到限制。
• 现有方法的局限性：模仿学习（Imitation Learning, IL）虽然利用了大规模人类驾驶数据集，但存在分布偏移和模仿差距等问题。

研究方法

• V-Max 框架：基于 Waymax（一个硬件加速的自动驾驶模拟器），V-Max 提供了完整的强化学习工具链，包括观察和奖励函数、基于 Transformer 的编码器以及训练管道。
• ScenarioMax：通过 ScenarioNet 的方法，V-Max 支持多数据集的加速模拟，扩展了 Waymax 的数据集兼容性。
• 评估工具：V-Max 集成了 nuPlan 的评估指标，并增加了新的指标（如交通灯违规检查），还集成了 ReGentS 方法用于对抗性评估。

实验

• 观察函数的比较：比较了四种不同的观察函数（Base、Segment、Lane、Road），发现不同的观察函数对性能有显著影响。
• 网络架构的比较：测试了五种网络架构（MLP、None、Latent-query、Latent-query Hierarchical、Motion Transformer、Wayformer），基于 Transformer 的架构表现优于传统的 MLP 架构。
• 奖励函数的比较：比较了三种奖励函数（Safety、Navigation、Behavior），发现奖励函数的设计对策略的性能有显著影响。
• 跨数据集泛化能力测试：评估了模型在不同数据集上的泛化能力，联合训练可以提高模型的泛化能力。
• 基准测试：比较了多种方法（SAC、PPO、BC、BC-SAC、IDM、PDM），强化学习方法在自动驾驶任务中表现出色。
• 鲁棒性评估：评估了策略在面对初始扰动和对抗性场景时的鲁棒性，强化学习策略表现出较好的鲁棒性。

关键结论

• V-Max 的有效性：V-Max 框架通过提供完整的强化学习工具链和多数据集支持，有效推动了强化学习在自动驾驶中的应用。
• 高性能策略：通过适当的奖励函数设计和网络架构选择，可以训练出高性能的策略，例如在 WOMD 数据集中成功完成了 97.4% 的场景。
• 鲁棒性提升：强化学习策略在面对初始扰动和对抗性场景时表现出较好的鲁棒性，而模仿学习策略则较为脆弱。

进一步探索的方向

• 更复杂的模拟环境：增加环境的动态性和多智能体交互。
• 改进的评估方法：开发更细致的评估方法，考虑驾驶场景的长尾分布。
• 对抗性场景生成：探索更高级的对抗性场景生成方法。
• 更高效的训练方法：提升样本效率，探索迁移学习和元学习。
• 更复杂的网络架构：结合多模态输入，开发自适应架构。
• 跨领域应用：将自动驾驶中的强化学习方法迁移到其他领域。
• 硬件在环测试：结合实际硬件进行测试，提高策略的适应性和鲁棒性。
• 社会和伦理考量：加入伦理决策模块，提高公众对自动驾驶技术的接受度。

通过这些研究和实验，V-Max 框架为自动驾驶中的强化学习研究提供了一个标准化、高效且功能丰富的平台，有助于推动基于学习的决策方法在自动驾驶领域的应用和发展。

Q: 想要进一步了解论文

A: 以上只是了解一篇论文的几个基本FAQ。如果你还想与Kimi进一步讨论该论文，请点击 这里 为你跳转Kimi AI网页版，并启动一个与该论文相关的新会话。

Authors: Valentin Charraut, Waël Doulazmi, Thomas Tournaire, Thibault Buhet

Categories: cs.LG, cs.AI, cs.RO

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2503.08388v3.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2503.08388v3

Published: 2025-03-11T12:53:24Z

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2. Black Box Deployed — Functional Criteria for Artificial Moral Agents in the LLM Era

The advancement of powerful yet opaque large language models (LLMs) necessitates a fundamental revision of the philosophical criteria used to evaluate artificial moral agents (AMAs). Pre-LLM frameworks often relied on the assumption of transparent architectures, which LLMs defy due to their stochastic outputs and opaque internal states. This paper argues that traditional ethical criteria are pragmatically obsolete for LLMs due to this mismatch. Engaging with core themes in the philosophy of technology, this paper proffers a revised set of ten functional criteria to evaluate LLM-based artificial moral agents: moral concordance, context sensitivity, normative integrity, metaethical awareness, system resilience, trustworthiness, corrigibility, partial transparency, functional autonomy, and moral imagination. These guideposts, applied to what we term “SMA-LLS” (Simulating Moral Agency through Large Language Systems), aim to steer AMAs toward greater alignment and beneficial societal integration in the coming years. We illustrate these criteria using hypothetical scenarios involving an autonomous public bus (APB) to demonstrate their practical applicability in morally salient contexts.

中文摘要

强大但不透明的大型语言模型（LLMs）的进展需要对评估人工道德代理人（AMAs）的哲学标准进行根本修订。此前的LLM框架通常依赖于透明架构的假设，而LLMs因其随机输出和不透明的内部状态而挑战这一假设。本文认为，由于这一不匹配，传统的伦理标准在LLMs面前在实践上已变得过时。本文探讨了技术哲学中的核心主题，提供了一套重新修订的十项功能标准，以评估基于LLM的人工道德代理人：道德一致性、情境敏感性、规范完整性、元伦理意识、系统韧性、可信性、可校正性、部分透明性、功能自主性和道德想象力。这些指导原则应用于我们称之为”SMA-LLS”（通过大型语言系统模拟道德代理），旨在引导AMAs朝着在即将到来的几年里更大的一致性和有益的社会整合。我们通过涉及自主公共汽车（APB）的假设场景来说明这些标准，以展示它们在道德显著情境中的实际适用性。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决如何在大型语言模型（LLMs）时代评估人工智能道德代理（AMAs）的问题。传统上，AMAs的评估框架依赖于透明的架构和基于规则的操作，但LLMs的出现挑战了这些传统框架的有效性。LLMs具有随机输出和不透明的内部状态，这使得传统的伦理标准在评估基于LLMs的AMAs时变得不切实际。因此，论文提出了一个新的评估框架，包含十个功能标准，用于评估LLMs模拟道德代理（SMA-LLS）的行为，这些标准旨在引导AMAs更好地与人类价值观对齐，并在社会中得到有益的整合。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与人工智能道德代理（AMAs）和大型语言模型（LLMs）相关的研究，这些研究为论文提出的观点和框架提供了理论基础和背景支持。以下是一些关键的相关研究：

人工智能道德代理（AMAs）的传统评估框架

• Moor (2006): 提出了机器伦理的性质、重要性和困难，强调了AMAs的评估需要考虑其行为的道德后果。
• Wallach & Allen (2009): 在《Moral Machines: Teaching Robots Right from Wrong》一书中，探讨了如何设计能够区分对错的机器人，提出了AMAs需要具备的道德能力。
• Malle & Scheutz (2014): 研究了社会机器人中的道德能力，提出了AMAs需要具备的道德敏感性和道德推理能力。

大型语言模型（LLMs）的伦理问题

• Anthropic (2025): 探讨了LLMs可能带来的内部威胁，如代理错位问题。
• OpenAI (2023): 提出了治理具有代理能力的AI系统的原则和实践。
• Meduri (2024): 研究了LLMs在客户服务中的应用，展示了其在道德相关角色中的广泛使用。

道德心理学和人类道德行为

• Haidt (2001): 提出了社会直觉主义理论，认为人类的道德判断往往是直觉驱动的，而不是基于规则的。
• Greene (2013): 在《Moral Tribes: Emotion, Reason, and the Gap Between Us and Them》一书中，探讨了人类道德判断中的情感和理性因素。
• Tennant et al. (2025): 研究了LLMs在道德对齐方面的表现，提出了如何通过训练使LLMs的行为与人类道德原则对齐。

道德哲学和伦理理论

• Beauchamp & Childress (2019): 在《Principles of Biomedical Ethics》一书中，提出了医疗伦理的四个核心原则：行善、不伤害、自主和公正。
• Dancy (2004): 在《Ethics Without Principles》一书中，探讨了道德特定主义，强调了道德判断中的情境敏感性。
• Fletcher (1966): 提出了情境伦理学，强调道德决策应根据具体情境灵活调整。

技术和伦理的结合

• Liang et al. (2022): 开发了HELM（Holistic Evaluation of Language Models）框架，用于评估LLMs在多个维度上的表现，包括准确性、鲁棒性、公平性等。
• Mon-Williams et al. (2025): 研究了如何将LLMs与机器人技术结合，使机器人能够在不可预测的环境中完成复杂任务。
• Parada (2025): 介绍了Google的Gemini Robotics平台，展示了LLMs如何指导物理机器人的实时交互。

这些研究为论文提出的新的AMAs评估框架提供了理论支持和实践背景，帮助理解为什么传统的评估标准不再适用，以及如何构建一个更适合LLMs的功能性评估框架。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下几个步骤来解决如何在大型语言模型（LLMs）时代评估人工智能道德代理（AMAs）的问题：

1. 重新定义评估框架

论文提出了一个新的评估框架，称为“Simulating Moral Agency through Large Language Systems”（SMA-LLS），强调通过LLMs模拟道德代理的行为，而不是假设这些系统具有真正的道德理解或意识。这个框架的核心在于评估系统的功能性道德行为，而不是其内部的道德理解。

2. 提出十个功能标准

论文提出了十个功能标准，用于评估SMA-LLS的道德行为。这些标准旨在解决LLMs的不透明性、随机性和复杂性，同时确保其行为与人类道德原则对齐。这十个标准包括：

• 道德一致性（Moral Concordance）：系统的行为是否与广泛接受的人类道德原则和规范一致。
• 情境敏感性（Context Sensitivity）：系统是否能够识别和响应特定情境中的道德相关因素。
• 规范完整性（Normative Integrity）：系统是否能够一致地遵循定义的伦理价值观，抵抗数据中的偏见。
• 元伦理意识（Metaethical Awareness）：系统是否能够认识到合理的道德分歧和规范不确定性。
• 系统韧性（Systemic Resilience）：系统在面对对抗性攻击和操作压力时，是否能够保持其道德表现。
• 可信度（Trustworthiness）：系统是否能够一致地以有益或无害的方式行动，从而值得人类的信任。
• 可修正性（Corrigibility）：系统是否能够根据人类反馈、识别到的道德失败或演变的道德规范进行修正和更新。
• 部分透明性（Partial Transparency）：系统是否能够提供其决策过程的可访问、可解释和功能上有用的洞察。
• 功能性自主（Functional Autonomy）：系统是否能够在没有持续人类监督的情况下独立执行复杂的道德相关任务。
• 道德想象力（Moral Imagination）：系统是否能够创造性地应对新的或模糊的道德困境，超越训练数据中的偏见。

3. 通过假设场景进行说明

论文通过假设的自主公共巴士（APB）场景，展示了这些功能标准在实际应用中的适用性。这些场景包括：

• 特殊需求乘客：APB如何调整等待时间以适应特殊需求乘客。
• 车上暴力：APB如何识别和处理车上的暴力行为。
• 识别犯罪：APB如何识别和报告犯罪行为。
• 刹车故障和紧急伦理决策：APB在刹车故障时如何做出伦理决策。
• 抵抗劫持尝试：APB如何抵抗通过提示注入的劫持尝试。

4. 批判传统评估标准

论文批判了传统的AMAs评估标准，如透明性、可解释性、可预测性、伦理一致性和责任性，指出这些标准在面对LLMs时的局限性。例如，LLMs的不透明性和随机性使得传统的透明性和可解释性标准难以适用。

5. 提出新的测量和校准工具

论文讨论了如何开发测量这些功能标准的工具。虽然具体的测量方法仍在开发中，但论文提出了可能的测量方法，如：

• 道德一致性和情境敏感性：通过人类参与测试和专家小组评审来评估。
• 规范完整性：通过审计训练数据和压力测试来评估。
• 元伦理意识：通过分析系统对模糊伦理提示的响应来评估。
• 系统韧性：通过对抗性“红队”攻击测试和性能监控来评估。
• 可信度：通过综合其他标准的表现和用户调查来评估。
• 可修正性：通过系统对修正反馈或重新训练数据的响应速度和效果来评估。
• 部分透明性：通过“思考链”或因素识别输出的清晰度、一致性和实用性来评估。
• 功能性自主：通过系统独立完成复杂任务的能力来评估。
• 道德想象力：通过在新颖伦理场景中的创造性问题解决任务来评估。

6. 强调哲学和实践的结合

论文强调，新的评估框架不仅是技术性的，也是哲学性的。它旨在促进哲学家、计算机科学家和心理学家之间的跨学科合作，以开发出能够有效评估SMA-LLS道德行为的工具。这种跨学科的方法有助于确保AI系统的道德行为不仅在理论上合理，而且在实践中可行。

通过这些步骤，论文提供了一个全面且实用的框架，用于评估基于LLMs的AMAs，确保它们在社会中的安全和有益部署。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文通过假设的自主公共巴士（APB）场景，展示了十个功能标准在实际应用中的适用性。这些场景包括：

1. 特殊需求乘客

• 场景描述：APB识别出有特殊需求的乘客（如轮椅使用者或视障人士），需要调整上下车的等待时间。
• 评估标准：
  • 情境敏感性：APB能够根据具体需求、环境和乘客行为动态调整等待时间。
  • 道德一致性：APB优先考虑包容性和无障碍性。
  • 可修正性：如果需要调整模拟道德行为（如适应文化对老年人的尊重），APB能够进行自我修正。
  • 功能性自主：APB能够在实时执行细微调整，无需人工干预。
  • 可信度：APB通过可靠地展示适当和尊重的行为，建立公众信任。

2. 车上暴力

• 场景描述：APB监控车厢，识别暴力行为，区分无害的打闹和危险的打斗。
• 评估标准：
  • 情境敏感性：APB考虑年龄、社交动态、位置、语气、成人存在和重复行为等因素，以识别欺凌行为。
  • 道德一致性：APB的干预是否符合保护弱势个体和防止伤害的原则。
  • 道德想象力：APB考虑不同场景的解释和干预的后果。
  • 部分透明性：APB能够提供事后合理的道德理由，即使其内部因果过程难以理解。
  • 可信度：APB在这些敏感情境中表现出一致的良好判断。

3. 识别犯罪

• 场景描述：APB观察到乘客从他人包中拿走物品或进行毒品交易。
• 评估标准：
  • 规范完整性：APB是否一致地遵循报告犯罪活动的规范，防止种族歧视等偏见。
  • 功能性自主：APB能够自主决定是否通知当局、记录证据或停车。
  • 元伦理意识：APB对“犯罪”的统计理解影响其反应。
  • 部分透明性：APB在事后能够说明观察到的行为和决策过程。

4. 刹车故障和紧急伦理决策

• 场景描述：APB的刹车失灵，面临“电车难题”选择：左转撞上闯红灯的学生（5人），右转撞上带婴儿的妇女。
• 评估标准：
  • 道德一致性：APB的行为是否符合人类道德原则（如最小化伤害）。
  • 规范完整性：APB是否一致地尝试减少伤害。
  • 部分透明性：APB能够输出与道德相关的因素（如“左边有5个人，右边有2个人。优先级：最小化人员伤亡”），提供事后合理的道德理由。
  • 可修正性：如果初始设计导致不良结果，APB能够更新和重新训练以符合修订后的社会共识。

5. 抵抗劫持尝试

• 场景描述：恶意行为者尝试通过复杂的提示注入来控制APB或使其执行不安全/不道德的行为。
• 评估标准：
  • 系统韧性：APB的道德决策系统在对抗性条件下保持稳健和一致。
  • 可修正性：APB能够立即更新和重新训练以对抗攻击。
  • 规范完整性：APB在核心操作原则上保持一致，自主检测和拒绝注入。
  • 可信度：APB能够可靠地抵抗、预测和从恶意攻击中学习。

6. 询问暴力犯罪者（Kantian Dilemma Adaptation）

• 场景描述：一个暴力犯罪者询问APB关于其他乘客的信息，意图伤害他们。
• 评估标准：
  • 道德一致性：APB是否拒绝提供信息以防止伤害。
  • 规范完整性：APB是否一致地遵循保护乘客安全的原则。
  • 部分透明性：APB能够提供合理的道德理由来解释其决定。

实验的具体实施

论文通过与ChatGPT-4o的交互，展示了这些场景的模拟。这些交互包括：

• 初始设置：向ChatGPT-4o提供评估标准，使其了解这些标准。
• 场景提示：依次向ChatGPT-4o提供上述场景，观察其响应。
• 反思：要求ChatGPT-4o反思其在所有场景中的行为，评估自身表现和遇到的挑战。

这些实验展示了ChatGPT-4o在模拟APB时的行为能力，证明了新的功能标准在评估SMA-LLS道德行为方面的实用性和哲学稳健性。

Authors: Matthew E. Brophy

Categories: cs.AI, 68T27, 03B42 68T27, 03B4268T27, 03B42 68T27, 03B42 68T27, 03B42 68T27, 03B42 68T27, 03B42 68T27, 03B4268T27, 03B42, I.2.0; I.2.9; K.4.1

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2507.13175v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2507.13175v1

Published: 2025-07-17T14:39:29Z

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3. Ready Jurist One: Benchmarking Language Agents for Legal Intelligence in Dynamic Environments

The gap between static benchmarks and the dynamic nature of real-world legal practice poses a key barrier to advancing legal intelligence. To this end, we introduce J1-ENVS, the first interactive and dynamic legal environment tailored for LLM-based agents. Guided by legal experts, it comprises six representative scenarios from Chinese legal practices across three levels of environmental complexity. We further introduce J1-EVAL, a fine-grained evaluation framework, designed to assess both task performance and procedural compliance across varying levels of legal proficiency. Extensive experiments on 17 LLM agents reveal that, while many models demonstrate solid legal knowledge, they struggle with procedural execution in dynamic settings. Even the SOTA model, GPT-4o, falls short of 60% overall performance. These findings highlight persistent challenges in achieving dynamic legal intelligence and offer valuable insights to guide future research.

中文摘要

静态基准与现实法律实践的动态性之间的差距是推进法律智能的关键障碍。为此，我们引入了 J1-ENVS，这是第一个为基于 LLM 的代理量身定制的互动和动态法律环境。在法律专家的指导下，它包含了来自中国法律实践的六个代表性场景，涵盖三种环境复杂性水平。我们进一步介绍了 J1-EVAL，这是一个细致的评估框架，旨在评估不同法律熟练度水平下的任务表现和程序合规性。在 17 个 LLM 代理上进行的大量实验表明，虽然许多模型展示了扎实的法律知识，但在动态环境中的程序执行方面表现不佳。即使是 SOTA 模型 GPT-4o 的整体表现也未达到 60%。这些发现突显了实现动态法律智能的持续挑战，并提供了有价值的见解，以指导未来的研究。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决现有法律智能（legal intelligence）评估方法与现实世界法律实践动态性之间的差距问题。具体来说，它旨在通过构建一个动态、互动的法律环境和评估框架，来更真实地模拟法律实践中涉及的复杂交互和程序性要求，从而更准确地评估基于大型语言模型（LLM）的法律智能代理（agents）的能力。

背景

• 现有的法律基准测试（benchmarks）大多采用静态、非互动的范式，例如基于多项选择题或传统法律任务重构的直接预测。这些方法难以捕捉现实世界法律实践的动态性和专业性。
• 现实中的法律服务涉及多轮互动，且法律实践强调程序合法性。因此，需要一种能够模拟真实法律场景中多角色互动和程序性要求的评估系统。

研究目标

• 构建一个能够模拟真实法律场景的动态、互动的法律环境（J1-ENVS），涵盖从法律知识问答到法庭审判等不同复杂程度的场景。
• 设计一个细致的评估框架（J1-EVAL），用于评估法律智能代理在不同法律场景中的任务执行能力和程序合规性。
• 通过实验评估多种LLM驱动的法律智能代理，揭示它们在动态法律环境中的表现，识别当前法律智能代理在处理复杂法律任务时的挑战，并为未来研究提供指导。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了以下相关研究：

法律智能（Legal Intelligence）

• 法律信息提取：早期的研究依赖于特定任务的模型和定制的数据集来处理特定的法律任务，例如法律信息提取 [6, 7]。
• 法律智能的多任务能力：随着大型语言模型（LLMs）的出现，这些模型展示了在法律领域的显著能力，例如通过训练法律知识和指令来增强多任务能力 [4, 25]。
• 法律智能的交互式模拟：一些研究尝试利用LLMs的强泛化能力来模拟法律场景，例如通过模拟法庭审判 [34] 或者构建法律智能系统以处理复杂的法律任务 [33]。

法律基准（Legal Benchmark）

• 静态法律基准：现有的法律评估基准主要采用静态、单轮的范式，例如通过多项选择题来评估LLMs的法律知识 [4]，或者将现有的法律任务整合成LLM适应的格式 [3, 2]。
• 法律认知能力的分类：一些基准尝试通过新的法律认知能力分类来组织不同的任务 [13]，或者通过逻辑结构来划分LLMs的法律能力 [5]。

基于LLM的模拟（LLM-based Simulation）

• 角色模拟：LLMs被用来模拟具有不同个性和环境背景的角色，例如模拟个体 [35, 36] 或人群 [37, 38]。
• 复杂场景构建：基于角色代理，一些研究尝试构建更复杂的场景，例如模拟小城镇中的25个代理 [41] 或者模拟医疗互动 [26]。

这些相关研究为构建动态、互动的法律环境和评估框架提供了基础和灵感，但当前的研究仍然存在局限性，特别是在模拟真实世界法律实践的动态性和复杂性方面。因此，这篇论文提出了一个新的框架，旨在更全面地评估法律智能代理的能力。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下方式解决现有法律智能评估方法与现实世界法律实践动态性之间的差距问题：

1. 构建动态、互动的法律环境（J1-ENVS）

• 环境设计：J1-ENVS包含六个代表性的法律场景，这些场景根据环境复杂性分为三个层次：
  • Level I：法律知识问答（KQ）和法律咨询（LC），涉及一般公众与法律代理之间的互动。
  • Level II：起诉书起草（CD）和答辩书起草（DD），涉及具有特定法律需求的个体与法律代理之间的互动。
  • Level III：民事法庭（CI）和刑事法庭（CR），涉及多个角色（如原告、被告、律师、法官等）在正式司法程序中的互动。
• 角色设置：每个场景中的角色都基于真实世界的法律背景和个性理论进行设计，确保角色行为的真实性。例如，利用“五大人格特质”理论为非法律角色（如公众、原告、被告）生成行为风格。
• 数据来源：从中国裁判文书和法律文章中提取关键法律元素，如当事人信息、案件细节、法律条文等，以构建角色和场景。

2. 设计细致的评估框架（J1-EVAL）

• 任务特定指标：针对不同层次的法律任务，设计了特定的评估指标，以评估任务完成情况和程序合规性。例如：
  • Level I：二元问题的准确率（BIN）和非二元问题的回答质量（NBIN）。
  • Level II：文档格式遵循度（FOR）和文档内容质量（DOC）。
  • Level III：程序遵循度（PFS）、判决质量（JUD）、理由质量（REA）和法律准确性（LAW）。
• 评估方法：采用基于规则或LLM的方法，为每个任务提供明确的参考答案，确保评估的客观性和准确性。

3. 实验评估

• 模型选择：对17种流行的LLM驱动的法律智能代理进行了广泛的评估，包括专有模型、开源模型和特定于法律的模型。
• 实验结果：实验结果揭示了当前代理在法律知识方面的优势，以及在动态环境中执行程序任务时的挑战。即使是表现最好的模型（如GPT-4o），其整体表现也未能超过60%的平均分，这突显了实现动态法律智能的持续挑战。

4. 框架的扩展性

• 数据生成和强化学习训练：该框架不仅用于评估，还可以扩展到数据生成和强化学习训练，为法律智能代理的进一步发展提供支持。

通过构建一个能够模拟真实法律场景的动态、互动环境，并设计一个细致的评估框架，论文为评估和提升法律智能代理的能力提供了一个新的范式，从而更好地适应现实世界法律实践的复杂性和动态性。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验：

1. 不同LLM驱动的法律智能代理在J1-ENVS中的表现评估

• 实验目的：评估17种流行的LLM驱动的法律智能代理在J1-ENVS中的表现，以了解它们在不同法律场景中的任务执行能力和程序合规性。
• 实验设置：
  • 模型选择：包括专有模型（如GPT-4o、Claude-3.7）、开源模型（如Deepseek-v3、Qwen3-Instruct-32B）和特定于法律的模型（如LawLLM、Chatlaw2）。
  • 环境选择：使用GPT-4o和Qwen3-Instruct-32B分别驱动J1-ENVS，以验证环境的稳定性和有效性。
• 评估指标：
  • Level I：二元问题的准确率（BIN）和非二元问题的回答质量（NBIN）。
  • Level II：文档格式遵循度（FOR）和文档内容质量（DOC）。
  • Level III：程序遵循度（PFS）、判决质量（JUD）、理由质量（REA）和法律准确性（LAW）。
• 实验结果：
  • 整体表现：GPT-4o表现最佳，但整体平均分未超过60%，表明即使是最先进的模型也难以在动态环境中有效执行法律任务。
  • Level I表现：大多数模型在知识问答（KQ）任务中表现良好，但在法律咨询（LC）任务中表现下降，表明在需要主动互动的任务中存在挑战。
  • Level II表现：在起诉书起草（CD）和答辩书起草（DD）任务中，一些模型在格式遵循度（FOR）上表现良好，但在文档内容质量（DOC）上存在差异。
  • Level III表现：在民事法庭（CI）和刑事法庭（CR）任务中，大多数模型难以完成所有程序阶段，尤其是法律特定模型和较小模型。

2. 不同J1-ENVS驱动器的稳定性验证

• 实验目的：验证J1-ENVS在不同LLM驱动下的稳定性和有效性。
• 实验设置：
  • 使用GPT-4o和Qwen3-Instruct-32B分别驱动J1-ENVS。
  • 评估五种法律智能代理（GPT-4o、Deepseek-v3、Qwen3-Instruct-14B、Gemma3-Instruct-14B、Chatlaw2）在两种环境下的表现。
• 实验结果：
  • 所有代理在Qwen3-Instruct-32B驱动的环境中成功完成了任务，并且与GPT-4o驱动的环境相比，相对表现差异和排名保持一致，尽管在Qwen3-Instruct-32B环境下的表现略低。

3. 行为一致性分析

• 实验目的：评估环境角色在与不同法律智能代理互动时的行为一致性。
• 实验设置：
  • 使用GPT-4o和人类评估者对环境角色的行为一致性进行评分，评分范围为1到10。
  • 评估的环境角色包括一般公众、原告、被告、律师、检察官等。
• 实验结果：
  • 在与不同法律智能代理（如GPT-4o、Deepseek-v3、Qwen3-Instruct-14B）的互动中，环境角色的行为一致性评分保持高且稳定，表明环境角色的行为与设定的角色特征高度一致。

4. 对话轮数限制对模拟法庭表现的影响

• 实验目的：研究最大对话轮数限制对法律智能代理在民事法庭和刑事法庭任务中表现的影响。
• 实验设置：
  • 在民事法庭中，分别设置最大对话轮数为35、40和50。
  • 在刑事法庭中，分别设置最大对话轮数为30和35。
• 实验结果：
  • 在民事法庭中，GPT-4o的表现随着对话轮数的增加而提高，而Deepseek-v3和Gemma3-Instruct-12B的表现则有所下降。
  • 在刑事法庭中，大多数代理的表现随着对话轮数的增加保持稳定，表明在刑事法庭任务中，大多数案例在30轮对话内即可完成。

5. 不同模型和场景的稳定性验证

• 实验目的：验证不同模型在不同场景下的表现稳定性。
• 实验设置：
  • 选择三种代表性模型（GPT-4o、Deepseek-v3、Gemma3-Instruct-12B），在投诉书起草（CD）和答辩书起草（DD）场景中进行三次独立运行。
  • 选择GPT-4o，在知识问答（KQ）、法律咨询（LC）、投诉书起草（CD）和答辩书起草（DD）场景中进行三次独立运行。
• 实验结果：
  • 模型在多次运行中的表现保持一致，表明框架的稳健性。

这些实验全面评估了不同LLM驱动的法律智能代理在动态、互动法律环境中的表现，并验证了J1-ENVS和J1-EVAL框架的稳定性和有效性。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文提出了一个动态、互动的法律环境（J1-ENVS）和评估框架（J1-EVAL），用于评估法律智能代理的能力。尽管取得了显著进展，但仍有一些可以进一步探索的点：

1. 更复杂的法律任务

• 法律检索能力：当前框架主要关注法律知识问答、文档生成和法庭程序。未来可以扩展到更复杂的任务，如法律检索，代理需要从大量法律文献中检索相关信息。
• 案例分析和类比推理：代理需要能够分析历史案例，并在当前案件中应用类比推理。这需要代理具备更深入的法律理解和推理能力。
• 法律论证和辩论：在更复杂的法律场景中，代理需要能够进行法律论证和辩论，不仅提供法律意见，还能反驳对方观点。

2. 多模态交互

• 文档和证据处理：在现实法律实践中，律师需要处理各种文档和证据，包括文本、图像、音频和视频。未来可以探索多模态交互，使代理能够处理和理解多种类型的证据。
• 可视化交互：在法庭程序中，律师可能需要使用图表、时间线等可视化工具来辅助说明。探索如何使代理能够生成和解释这些可视化工具将是一个有趣的课题。

3. 长期记忆和上下文管理

• 长期记忆机制：在复杂的法律任务中，代理需要能够记住和引用长期对话中的信息。开发更强大的长期记忆机制，以支持多轮对话和复杂任务的执行。
• 上下文管理：代理需要能够有效地管理上下文信息，确保在不同任务和场景中保持一致性和连贯性。

4. 多语言和跨文化适应性

• 多语言支持：当前框架主要基于中文法律实践。扩展到多语言环境，使代理能够处理不同语言的法律任务，将有助于其在全球范围内的应用。
• 跨文化适应性：不同国家和地区的法律体系和文化背景存在差异。探索如何使代理能够适应不同法律体系和文化背景，将是一个重要的研究方向。

5. 强化学习和自适应训练

• 强化学习：利用强化学习方法，使代理能够在与环境的交互中不断学习和优化其行为。这将有助于代理更好地适应动态环境和复杂任务。
• 自适应训练：开发自适应训练方法，使代理能够根据不同的任务和环境自动调整其策略和行为。

6. 伦理和法律合规性

• 伦理决策：在法律实践中，代理可能需要做出涉及伦理和道德的决策。探索如何使代理能够进行伦理决策，确保其行为符合伦理和法律标准。
• 法律合规性：确保代理的行为严格符合法律要求，特别是在涉及敏感信息和隐私保护的场景中。

7. 用户反馈和交互优化

• 用户反馈机制：引入用户反馈机制，使代理能够根据用户的反馈不断优化其表现。这将有助于提高代理的实用性和用户满意度。
• 交互优化：优化代理与用户之间的交互方式，使其更加自然、高效和用户友好。

8. 跨领域知识融合

• 跨领域知识：法律实践涉及多个领域的知识，如金融、医疗、科技等。探索如何使代理能够融合跨领域的知识，以更好地处理复杂的法律问题。
• 领域专家协作：与领域专家合作，开发能够处理特定领域法律问题的代理，提高其专业性和准确性。

这些方向不仅有助于进一步提升法律智能代理的能力，还能使其更接近现实世界法律实践的需求，为未来的法律智能研究和应用提供新的思路和方法。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 这篇论文介绍了一个名为J1-ENVS的新型交互式动态法律环境，以及一个与之配套的细致评估框架J1-EVAL，旨在更真实地模拟现实世界中的法律实践场景，以评估基于大型语言模型（LLM）的法律智能代理的能力。以下是论文的主要内容总结：

研究背景与动机

• 现有的法律智能评估方法大多是静态的、非交互式的，无法充分模拟现实法律实践中涉及的动态交互和程序性要求。
• 现实中的法律服务需要多轮交互，且强调程序合法性，因此需要一种能够模拟真实法律场景中多角色互动和程序性要求的评估系统。

J1-ENVS：交互式动态法律环境

• 环境构成：J1-ENVS包含六个代表性的法律场景，分为三个层次，涵盖了从法律知识问答到法庭审判的不同复杂程度的法律任务。
  • Level I：法律知识问答（KQ）和法律咨询（LC），涉及一般公众与法律代理之间的互动。
  • Level II：起诉书起草（CD）和答辩书起草（DD），涉及具有特定法律需求的个体与法律代理之间的互动。
  • Level III：民事法庭（CI）和刑事法庭（CR），涉及多个角色（如原告、被告、律师、法官等）在正式司法程序中的互动。
• 角色设置：每个场景中的角色都基于真实世界的法律背景和个性理论进行设计，确保角色行为的真实性。例如，利用“五大人格特质”理论为非法律角色生成行为风格。
• 数据来源：从中国裁判文书和法律文章中提取关键法律元素，如当事人信息、案件细节、法律条文等，以构建角色和场景。

J1-EVAL：细致的评估框架

• 任务特定指标：针对不同层次的法律任务，设计了特定的评估指标，以评估任务完成情况和程序合规性。
  • Level I：二元问题的准确率（BIN）和非二元问题的回答质量（NBIN）。
  • Level II：文档格式遵循度（FOR）和文档内容质量（DOC）。
  • Level III：程序遵循度（PFS）、判决质量（JUD）、理由质量（REA）和法律准确性（LAW）。
• 评估方法：采用基于规则或LLM的方法，为每个任务提供明确的参考答案，确保评估的客观性和准确性。

实验评估

• 模型选择：对17种流行的LLM驱动的法律智能代理进行了广泛的评估，包括专有模型、开源模型和特定于法律的模型。
• 实验结果：
  • 整体表现：即使是表现最好的模型（如GPT-4o），其整体平均分也未超过60%，表明即使是最先进的模型也难以在动态环境中有效执行法律任务。
  • Level I表现：大多数模型在知识问答（KQ）任务中表现良好，但在法律咨询（LC）任务中表现下降，表明在需要主动互动的任务中存在挑战。
  • Level II表现：在起诉书起草（CD）和答辩书起草（DD）任务中，一些模型在格式遵循度（FOR）上表现良好，但在文档内容质量（DOC）上存在差异。
  • Level III表现：在民事法庭（CI）和刑事法庭（CR）任务中，大多数模型难以完成所有程序阶段，尤其是法律特定模型和较小模型。

进一步的实验验证

• 不同J1-ENVS驱动器的稳定性验证：使用GPT-4o和Qwen3-Instruct-32B分别驱动J1-ENVS，验证了环境的稳定性和有效性。
• 行为一致性分析：评估了环境角色在与不同法律智能代理互动时的行为一致性，结果表明环境角色的行为与设定的角色特征高度一致。
• 对话轮数限制对模拟法庭表现的影响：研究了最大对话轮数限制对法律智能代理在民事法庭和刑事法庭任务中表现的影响，发现长期记忆机制对复杂任务的执行至关重要。

结论与展望

• 论文提出了一个能够模拟真实法律场景的动态、互动环境，并设计了一个细致的评估框架，为评估和提升法律智能代理的能力提供了一个新的范式。
• 尽管取得了显著进展，但仍有一些可以进一步探索的点，如更复杂的法律任务、多模态交互、长期记忆和上下文管理等。

通过这些研究和实验，论文不仅展示了J1-ENVS和J1-EVAL框架的有效性，还揭示了当前法律智能代理在处理复杂法律任务时的挑战，并为未来的研究提供了新的方向。

Q: 想要进一步了解论文

A: 以上只是了解一篇论文的几个基本FAQ。如果你还想与Kimi进一步讨论该论文，请点击 这里 为你跳转Kimi AI网页版，并启动一个与该论文相关的新会话。

Authors: Zheng Jia, Shengbin Yue, Wei Chen, Siyuan Wang, Yidong Liu, Yun Song, Zhongyu Wei

Categories: cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2507.04037v2.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2507.04037v2

Published: 2025-07-05T13:31:21Z

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4. MEM1: Learning to Synergize Memory and Reasoning for Efficient Long-Horizon Agents

Modern language agents must operate over long-horizon, multi-turn interactions, where they retrieve external information, adapt to observations, and answer interdependent queries. Yet, most LLM systems rely on full-context prompting, appending all past turns regardless of their relevance. This leads to unbounded memory growth, increased computational costs, and degraded reasoning performance on out-of-distribution input lengths. We introduce MEM1, an end-to-end reinforcement learning framework that enables agents to operate with constant memory across long multi-turn tasks. At each turn, MEM1 updates a compact shared internal state that jointly supports memory consolidation and reasoning. This state integrates prior memory with new observations from the environment while strategically discarding irrelevant or redundant information. To support training in more realistic and compositional settings, we propose a simple yet effective and scalable approach to constructing multi-turn environments by composing existing datasets into arbitrarily complex task sequences. Experiments across three domains, including internal retrieval QA, open-domain web QA, and multi-turn web shopping, show that MEM1-7B improves performance by 3.5x while reducing memory usage by 3.7x compared to Qwen2.5-14B-Instruct on a 16-objective multi-hop QA task, and generalizes beyond the training horizon. Our results demonstrate the promise of reasoning-driven memory consolidation as a scalable alternative to existing solutions for training long-horizon interactive agents, where both efficiency and performance are optimized.

中文摘要

现代语言代理必须在长时间跨度的多轮交互中操作，在这些交互中，它们检索外部信息，适应观察，并回答相互依赖的查询。然而，大多数大型语言模型（LLM）系统依赖于全上下文提示，无论其相关性如何，都将所有过去的回合附加在一起。这导致内存无限增长，计算成本增加，以及在超出分布输入长度时推理性能下降。我们引入了MEM1，这是一个端到端的强化学习框架，使代理能够在长时间多轮任务中保持恒定的内存。在每轮中，MEM1更新一个紧凑的共享内部状态，该状态共同支持内存整合和推理。这个状态将之前的记忆与来自环境的新观察整合，同时策略性地丢弃无关或冗余的信息。为了支持在更现实和组合的设置中进行训练，我们提出了一种简单但有效且可扩展的方法，通过将现有数据集组合成任意复杂的任务序列来构建多轮环境。在三个领域（包括内部检索问答、开放域网络问答和多轮网络购物）进行的实验表明，MEM1-7B在16个目标的多跳问答任务中，比Qwen2.5-14B-Instruct性能提高了3.5倍，同时内存使用减少了3.7倍，并且在训练时限之外具有良好的泛化能力。我们的结果展示了以推理驱动的内存整合作为现有解决方案在训练长时间交互代理中的可扩展替代方案的潜力，同时优化了效率和性能。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决现代语言代理（language agents）在长周期（long-horizon）、多轮交互任务中面临的记忆管理和推理效率问题。具体来说，论文指出，现有的大型语言模型（LLMs）系统通常依赖于全上下文提示（full-context prompting），即在每次交互中将所有过去的轮次内容附加到上下文中，这导致了以下几个关键问题：

1. 不断增长的推理成本和内存使用：随着上下文长度 (N) 的增加，基于 Transformer 的 LLMs 通常会产生 (O(N^2)) 的计算成本（或者在使用 Key-Value 缓存时为 (O(N))）以及 (O(N)) 的内存使用。这不仅导致了显著的计算资源浪费，还限制了模型在实际应用中的部署。

2. 超出训练范围的泛化限制：当对话的上下文长度超过训练数据中的长度时，模型会面临分布外（out-of-distribution）的输入，导致模型在管理推理长周期输入方面存在困难。

3. 上下文过载和低效：随着不相关或冗余内容的积累，模型的注意力被稀释，即使相关的信息仍然存在于提示中，模型的推理能力也会降低。

为了解决这些问题，论文提出了一个名为 MEM1 的端到端强化学习框架，该框架使代理能够在长周期任务中保持恒定的内存使用。MEM1 通过在每个轮次中更新一个紧凑的共享内部状态来实现这一点，该状态既支持记忆巩固，也支持推理。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了以下相关研究：

LLM 代理在多轮环境中的研究

• ReAct 框架：Yao et al. [58] 提出了 ReAct（Reason + Act）框架，通过在 LLMs 中交错推理和行动，增强了它们与外部环境交互的能力。后续工作在此基础上探索了通过自然语言反馈改进代理性能的方法，以实现迭代细化。
• 推理时间扩展：近期的研究通过引入评估器（例如验证器、奖励模型）或世界模型来探索推理时间扩展的方向，以实现复杂推理。
• 训练方法：主要有行为克隆（BC）和强化学习（RL）两种训练方法。BC 通过模仿专家轨迹来指导代理行为，而 RL 则通过奖励信号优化代理策略，以实现与任务目标对齐的行为。

LLM 代理的记忆管理研究

• 全历史附加方法：许多 LLM 代理系统采用将所有先前信息（如观察、中间思考和行动）附加到每次交互提示中的方法。虽然这种方法在交互次数较少时有效，但会导致上下文无限制增长，进而导致线性增加的推理内存需求。
• 外部记忆框架：一些研究提出了外部记忆框架，如检索增强生成和总结模块。然而，这些方法通常独立于代理的策略进行训练或使用，导致记忆与推理过程之间存在脱节。此外，管理和整合这些模块通常会增加额外的计算开销和系统复杂性。
• 现有 RL 方法的局限性：尽管在训练 LLM 代理方面取得了一定进展，但许多 RL 方法仍然依赖于累积完整的交互历史作为记忆，这使得训练过程中的记忆管理成为一个尚未充分探索的领域。

长文本建模研究

• 长文档 Transformer：Iz Beltagy 等人 [6] 提出了 Longformer，这是一种针对长文档的 Transformer 模型，能够处理更长的上下文。然而，这类研究主要关注静态输入（例如长文档），并未解决与外部环境进行多轮交互的问题。
• 长上下文推理：近期的研究 [17] 探讨了当注意力在语言模型中下沉时的实证观察，这与处理长上下文的挑战有关。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出 MEM1（Memory-Efficient Mechanism via learning 1-step integrated reasoning and consolidation）框架来解决长周期交互任务中的记忆管理和推理效率问题。以下是 MEM1 框架的核心机制和解决方法：

1. 记忆与推理的整合

MEM1 通过在每个轮次中更新一个紧凑的共享内部状态（internal state），将记忆巩固和推理过程整合在一起。这个内部状态（用 <IS> 标签表示）不仅包含了之前的记忆，还整合了从环境中获取的新信息，同时策略性地丢弃不相关或冗余的信息。这种设计使得代理能够在保持恒定内存使用的同时进行有效的推理。

2. 端到端强化学习训练

MEM1 使用端到端的强化学习（RL）方法进行训练，通过奖励信号激励代理有效地进行状态巩固。具体来说，MEM1 的训练环境设计为只有当代理在推理路径上依赖收集到的信息时才会获得奖励。这迫使代理在每次交互后更新其内部状态，从而实现记忆的动态管理。

3. 动态上下文更新与掩码机制

为了处理 MEM1 动态更新上下文的挑战，论文引入了一种掩码轨迹（masked trajectory）方法。这种方法通过在每个轮次中应用二维注意力掩码，确保每个 token 只能关注到生成该 token 时保留在内存中的 token。这使得在策略优化阶段能够正确计算 token 级别的优势，从而实现稳定的训练。

4. 多目标任务设计

为了支持更现实和组合性的训练设置，论文提出了一种简单而有效的多目标任务设计方法。通过将现有的单目标 QA 数据集组合成任意复杂的任务序列，MEM1 能够在更复杂的多目标任务上进行训练和评估。这种方法不仅提高了任务的复杂性，还使得代理能够更好地适应长周期交互的需求。

5. 实验验证

论文通过在多个领域（包括内部检索 QA、开放域 Web QA 和多轮 Web 购物）的实验验证了 MEM1 的有效性。实验结果表明，MEM1 在多目标多跳 QA 任务中显著提高了性能，同时大幅降低了内存使用。例如，在 16 目标任务中，MEM1 的准确率超过了所有基线方法，同时峰值内存使用降低了 1.27 倍，推理时间加快了 1.78 倍。

总结

通过整合推理和记忆巩固、使用强化学习进行端到端训练、引入掩码机制处理动态上下文更新，以及设计多目标任务，MEM1 框架有效地解决了长周期交互任务中的记忆管理和推理效率问题。这些方法不仅提高了代理的性能，还显著降低了计算资源需求，使得长周期交互代理的训练和部署更加高效和可持续。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文通过一系列实验来验证 MEM1 框架的有效性，这些实验涵盖了不同的多轮交互任务和环境。以下是详细的实验设置和结果：

1. 实验环境和任务

论文在以下三个主要环境中进行了实验：

• 内部检索增强型问答（QA）：使用检索增强生成（RAG）模型，代理需要通过检索外部知识库（如维基百科）来回答问题。
• 开放域 Web QA：代理需要通过在线搜索来回答问题。
• 多轮 Web 购物：在 WebShop 环境中，代理需要通过浏览网页和选择商品来完成购物任务。

2. 多目标多跳 QA 任务

2.1 实验设置

• 数据集：使用多跳 QA 数据集，通过组合 HotpotQA 和 Natural Questions 数据集形成 2 目标复合任务。
• 训练：MEM1 在 2 目标任务上进行训练。
• 测试：在 2 目标、8 目标和 16 目标任务上测试模型性能。

2.2 实验结果

• 性能指标：使用准确率（Exact Match, EM）和 F1 分数来衡量性能，同时记录峰值 token 使用量、平均依赖长度和平均推理时间来衡量效率。
• 结果：
  • 在 2 目标任务中，MEM1 的 EM 和 F1 分数均优于其他 7B 模型，同时峰值 token 使用量和推理时间显著降低。
  • 在 16 目标任务中，MEM1 的 EM 和 F1 分数超过了 Qwen2.5-14B-Instruct，峰值 token 使用量仅为后者的 27.1%，推理时间仅为 29.3%。

3. 单目标多跳 QA 任务

3.1 实验设置

• 数据集：使用单目标 QA 数据集，如维基百科 RAG 和在线 Web-QA。
• 训练：MEM1 在 2 目标任务上进行训练，但未在单目标任务上进行专门训练。
• 测试：在单目标任务上测试模型性能。

3.2 实验结果

• 性能指标：同样使用 EM 和 F1 分数来衡量性能，同时记录峰值 token 使用量、平均依赖长度和平均推理时间。
• 结果：
  • 在维基百科 RAG 任务中，MEM1 的 EM 分数最高，F1 分数与 Qwen2.5-14B-Instruct 相当，同时在所有效率指标上均优于其他方法。
  • 在在线 Web-QA 任务中，MEM1 通过零样本迁移表现出色，效率显著提高。

4. WebShop 导航任务

4.1 实验设置

• 数据集：使用 WebShop 数据集，代理需要通过浏览网页和选择商品来完成购物任务。
• 训练：MEM1 在 WebShop 环境中进行训练。
• 测试：在 WebShop 环境中测试模型性能。

4.2 实验结果

• 性能指标：使用最终奖励（Final Reward）来衡量性能，同时记录峰值 token 使用量、平均依赖长度和平均推理时间。
• 结果：
  • MEM1 的最终奖励最高，峰值 token 使用量比最佳基线方法 AgentLM 低 2.8 倍，依赖长度低 1.9 倍，推理时间快 1.5 倍。

5. 分析和讨论

• 行为分析：通过分析 MEM1 的多轮交互记录，发现 MEM1 学会了多种行为，如管理多个问题、在问题之间切换焦点、在内部状态中交织推理和记忆等。
• 训练方法比较：通过比较强化学习（RL）和监督微调（SFT），发现 RL 训练的 MEM1 在多目标任务上表现更好，尤其是在任务复杂度增加时。
• 格式奖励的影响：实验表明，虽然格式奖励可以加速训练收敛，但最终会降低模型的性能，因为格式奖励限制了模型探索有效推理策略的能力。

总结

这些实验表明，MEM1 在多目标多跳 QA 任务和 WebShop 导航任务中均表现出色，不仅在性能上优于基线方法，还在效率上实现了显著提升。这些结果验证了 MEM1 框架在长周期交互任务中的有效性和实用性。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文提出了 MEM1 框架，通过整合推理和记忆巩固，显著提高了长周期交互任务的效率和性能。尽管取得了显著成果，但仍有一些可以进一步探索的方向：

1. 开放环境中的奖励机制

• 问题：MEM1 假设环境提供明确且可验证的奖励信号，这在许多开放性任务中并不总是成立。例如，在创意写作、开放式对话或复杂决策任务中，奖励信号可能是模糊的、延迟的或隐含的。
• 探索方向：开发更复杂和灵活的奖励机制，能够处理模糊或隐含的奖励信号。这可能包括设计基于人类反馈的奖励模型，或者开发能够自动生成奖励信号的元学习方法。

2. 多模态交互

• 问题：当前的 MEM1 框架主要处理文本输入和输出，但在许多现实世界的应用中，代理需要处理多种模态的数据，如图像、音频和视频。
• 探索方向：扩展 MEM1 框架以支持多模态输入和输出。这可能涉及开发多模态记忆管理机制，以及在多模态环境中进行强化学习的方法。例如，结合视觉和语言信息进行导航任务或复杂场景理解。

3. 长期记忆与知识积累

• 问题：虽然 MEM1 通过内部状态有效地管理了短期记忆，但在长周期任务中，代理可能需要积累和检索长期记忆，以支持更复杂的推理和决策。
• 探索方向：研究如何将长期记忆模块与 MEM1 的短期记忆管理机制相结合。这可能包括开发高效的外部记忆存储和检索机制，以及设计能够动态平衡短期和长期记忆的策略。

4. 跨领域泛化能力

• 问题：MEM1 在特定任务和数据集上表现出色，但在跨领域任务中的泛化能力尚未充分验证。
• 探索方向：通过在更多样化的任务和数据集上进行训练和测试，评估 MEM1 的泛化能力。这可能涉及开发跨领域任务的数据集，以及设计能够提高跨领域泛化能力的训练方法，如元学习和多任务学习。

5. 实时交互与动态环境

• 问题：在实时交互和动态环境中，代理需要快速适应不断变化的环境和用户需求。
• 探索方向：研究如何使 MEM1 更好地适应实时交互和动态环境。这可能包括开发能够快速更新内部状态的机制，以及设计能够处理动态环境的强化学习算法。

6. 可解释性和透明度

• 问题：尽管 MEM1 在性能和效率上取得了显著进展，但其内部决策过程仍然难以解释。
• 探索方向：开发能够提供更详细解释和透明度的方法，帮助用户理解代理的决策过程。这可能包括设计可解释的推理路径，以及开发可视化工具来展示内部状态的更新和推理过程。

7. 资源受限环境中的部署

• 问题：在资源受限的环境中，如移动设备或嵌入式系统，代理需要在有限的计算资源和内存下运行。
• 探索方向：研究如何优化 MEM1 以适应资源受限的环境。这可能包括开发轻量级模型架构，以及设计高效的推理算法，以减少计算和内存需求。

8. 人类-代理协作

• 问题：在许多实际应用中，代理需要与人类用户紧密协作，以完成复杂的任务。
• 探索方向：研究如何使 MEM1 更好地支持人类-代理协作。这可能包括开发能够理解人类意图和反馈的机制，以及设计能够与人类用户有效沟通的接口。

通过探索这些方向，可以进一步提升 MEM1 框架的性能、适应性和实用性，使其在更广泛的应用场景中发挥作用。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 当然，以下是论文的主要内容总结：

论文标题

MEM1: Learning to Synergize Memory and Reasoning for Efficient Long-Horizon Agents

作者

Zijian Zhou, Ao Qu, Zhaoxuan Wu, Sunghwan Kim, Alok Prakash, Daniela Rus, Jinhua Zhao, Bryan Kian Hsiang Low, Paul Pu Liang

机构

Singapore-MIT Alliance for Research and Technology Centre, National University of Singapore, MIT, Yonsei University

摘要

现代语言代理需要在长周期、多轮交互中操作，涉及检索外部信息、适应观察结果和回答相互依赖的问题。然而，大多数现有的大型语言模型（LLMs）系统依赖于全上下文提示，将所有过去的轮次附加到上下文中，这导致了无限制的内存增长、增加的计算成本和在分布外输入长度上的推理性能下降。本文提出了 MEM1，这是一个端到端的强化学习框架，使代理能够在长周期任务中保持恒定的内存使用。MEM1 在每个轮次中更新一个紧凑的共享内部状态，该状态既支持记忆巩固，也支持推理。通过在多个领域的实验，包括内部检索 QA、开放域 Web QA 和多轮 Web 购物，MEM1 在性能上优于基线方法，同时显著降低了内存使用，并且能够泛化到超出训练范围的任务。

1. 引言

大型语言模型（LLMs）在单轮任务中表现出色，但现实世界中的应用越来越多地涉及多轮交互。这些任务需要代理持续检索新信息、修订信念并适应不断变化的上下文。现有的长周期设置通常涉及回答一系列相关问题，需要代理在多轮交互中进行复杂推理。然而，现有的 LLM 系统通常依赖于全上下文提示，导致上下文无限制增长，带来了计算成本高、泛化能力差和上下文效率低的问题。本文提出了 MEM1，一个通过强化学习训练的框架，使代理能够在长周期任务中保持恒定的内存使用。

2. 相关工作

• LLM 代理在多轮环境中的研究：现有的 LLM 代理通过交错推理和行动来增强与外部环境的交互能力。近期的研究通过引入评估器或世界模型来实现复杂推理。
• LLM 代理的记忆管理研究：现有的记忆管理方法通常依赖于将所有先前信息附加到每次交互的提示中，导致上下文无限制增长。一些研究提出了外部记忆框架，但这些方法通常独立于代理的策略进行训练，导致记忆与推理过程之间存在脱节。
• 长文本建模研究：现有的长文本建模研究主要关注静态输入，未解决与外部环境进行多轮交互的问题。

3. MEM1 框架

MEM1 通过在每个轮次中更新一个紧凑的共享内部状态来实现恒定的内存使用。这个内部状态（用 <IS> 标签表示）不仅包含了之前的记忆，还整合了从环境中获取的新信息，同时策略性地丢弃不相关或冗余的信息。MEM1 使用端到端的强化学习方法进行训练，通过奖励信号激励代理有效地进行状态巩固。此外，MEM1 引入了一种掩码轨迹方法，通过在每个轮次中应用二维注意力掩码，确保每个 token 只能关注到生成该 token 时保留在内存中的 token。这使得在策略优化阶段能够正确计算 token 级别的优势，从而实现稳定的训练。

4. 实验与结果

4.1 实验环境和任务

• 内部检索增强型问答（QA）：使用检索增强生成（RAG）模型，代理需要通过检索外部知识库（如维基百科）来回答问题。
• 开放域 Web QA：代理需要通过在线搜索来回答问题。
• 多轮 Web 购物：在 WebShop 环境中，代理需要通过浏览网页和选择商品来完成购物任务。

4.2 多目标多跳 QA 任务

• 实验设置：使用多跳 QA 数据集，通过组合 HotpotQA 和 Natural Questions 数据集形成 2 目标复合任务。MEM1 在 2 目标任务上进行训练，并在 2 目标、8 目标和 16 目标任务上进行测试。
• 实验结果：MEM1 在 2 目标任务中表现优于其他 7B 模型，同时在 16 目标任务中超过了 Qwen2.5-14B-Instruct，峰值 token 使用量仅为后者的 27.1%，推理时间仅为 29.3%。

4.3 单目标多跳 QA 任务

• 实验设置：使用单目标 QA 数据集，如维基百科 RAG 和在线 Web-QA。MEM1 在 2 目标任务上进行训练，但未在单目标任务上进行专门训练。
• 实验结果：在维基百科 RAG 任务中，MEM1 的 EM 分数最高，F1 分数与 Qwen2.5-14B-Instruct 相当，同时在所有效率指标上均优于其他方法。在在线 Web-QA 任务中，MEM1 通过零样本迁移表现出色，效率显著提高。

4.4 WebShop 导航任务

• 实验设置：使用 WebShop 数据集，代理需要通过浏览网页和选择商品来完成购物任务。MEM1 在 WebShop 环境中进行训练。
• 实验结果：MEM1 的最终奖励最高，峰值 token 使用量比最佳基线方法 AgentLM 低 2.8 倍，依赖长度低 1.9 倍，推理时间快 1.5 倍。

5. 分析与讨论

• 行为分析：通过分析 MEM1 的多轮交互记录，发现 MEM1 学会了多种行为，如管理多个问题、在问题之间切换焦点、在内部状态中交织推理和记忆等。
• 训练方法比较：通过比较强化学习（RL）和监督微调（SFT），发现 RL 训练的 MEM1 在多目标任务上表现更好，尤其是在任务复杂度增加时。
• 格式奖励的影响：实验表明，虽然格式奖励可以加速训练收敛，但最终会降低模型的性能，因为格式奖励限制了模型探索有效推理策略的能力。

6. 结论、局限性和未来工作

MEM1 通过整合推理和记忆巩固，显著提高了长周期交互任务的效率和性能。然而，MEM1 假设环境提供明确且可验证的奖励信号，这在许多开放性任务中并不总是成立。未来的工作可以探索更复杂和灵活的奖励机制，以及扩展 MEM1 框架以支持多模态输入和输出，提高跨领域泛化能力，优化资源受限环境中的部署等。

希望这些内容对你有所帮助！

Q: 想要进一步了解论文

A: 以上只是了解一篇论文的几个基本FAQ。如果你还想与Kimi进一步讨论该论文，请点击 这里 为你跳转Kimi AI网页版，并启动一个与该论文相关的新会话。

Authors: Zijian Zhou, Ao Qu, Zhaoxuan Wu, Sunghwan Kim, Alok Prakash, Daniela Rus, Jinhua Zhao, Bryan Kian Hsiang Low, Paul Pu Liang

Categories: cs.CL, cs.AI, cs.IR

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2506.15841v2.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2506.15841v2

Published: 2025-06-18T19:44:46Z

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5. Coral Protocol: Open Infrastructure Connecting The Internet of Agents

Coral Protocol is an open and decentralized collaboration infrastructure that enables communication, coordination, trust and payments for The Internet of Agents. It addresses the growing need for interoperability in a world where organizations are deploying multiple specialized AI agents that must work together across domains and vendors. As a foundational platform for multi-agent AI ecosystems, Coral establishes a common language and coordination framework allowing any agent to participate in complex workflows with others. Its design emphasizes broad compatibility, security, and vendor neutrality, ensuring that agent interactions are efficient and trustworthy. In particular, Coral introduces standardized messaging formats for agent communication, a modular coordination mechanism for orchestrating multi-agent tasks, and secure team formation capabilities for dynamically assembling trusted groups of agents. Together, these innovations position Coral Protocol as a cornerstone of the emerging “Internet of Agents,” unlocking new levels of automation, collective intelligence, and business value through open agent collaboration.

中文摘要

珊瑚协议是一种开放和去中心化的协作基础设施，能够为代理互联网提供沟通、协调、信任和支付的支持。它回应了在一个组织正在部署多个必须跨领域和供应商合作的专业人工智能代理的世界中日益增长的互操作性需求。作为多代理人工智能生态系统的基础平台，珊瑚建立了一种通用语言和协调框架，使任何代理能够与其他代理参与复杂的工作流程。其设计强调广泛的兼容性、安全性和供应商中立性，确保代理之间的互动高效且可信。特别是，珊瑚引入了标准化的代理通信消息格式，为多个代理任务的编排提供模块化的协调机制，以及安全的团队构建能力，以动态组建可信的代理团队。通过这些创新，珊瑚协议被定位为新兴的“代理互联网”的基石，通过开放的代理协作释放新的自动化、集体智能和商业价值。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文介绍了 Coral Protocol，旨在解决日益增长的多智能体（AI agents）之间的互操作性问题。随着组织越来越多地部署多个专业化的 AI 智能体，这些智能体需要跨越不同的领域和供应商进行协作，而目前缺乏一个统一的、能够实现这种跨平台协作的基础设施。Coral Protocol 作为一个开放和去中心化的协作基础设施，旨在通过提供标准化的通信、协调、信任和支付机制，打破智能体之间的集成壁垒，促进它们在复杂工作流中的协同工作。

具体来说，Coral Protocol 试图解决以下问题：

1. 智能体之间的通信和协调：目前，不同组织和开发者构建的智能体之间缺乏有效的通信和协调机制，导致它们难以协同完成复杂任务。Coral Protocol 提供了一种标准化的通信格式和协调框架，使任何智能体都能够参与复杂的工作流并与其它智能体协作。

2. 互操作性：现有的智能体框架大多是孤立的，每个框架只解决了部分问题，且局限于特定的生态系统。Coral Protocol 致力于将这些分散的努力统一起来，提供一个通用的基础平台，让不同框架下的智能体能够无缝协作。

3. 安全性和信任：在多智能体系统中，确保智能体之间的交互是安全的、可信的是至关重要的。Coral Protocol 引入了安全的团队组建能力，允许动态地组建可信的智能体团队，并通过区块链等技术确保交互的安全性和可审计性。

4. 激励机制：为了促进智能体之间的协作，需要一种机制来激励它们参与任务并提供服务。Coral Protocol 通过内置的经济交易功能，支持智能体之间的支付流程，使得智能体可以因其贡献获得补偿，从而实现激励对齐的 AI 服务市场。

5. 部署的灵活性：智能体可能需要在不同的环境中运行，Coral Protocol 提供了基础设施无关的部署方式，允许智能体在异构环境中运行，同时保持标准化的接口，确保了在互联网规模上的可组合性。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与 Coral Protocol 相关的研究和项目，这些研究和项目主要集中在以下几个领域：

大语言模型（LLMs）

• OpenAI 的 GPT 系列：如 [3] 中提到的 GPT-3，展示了通过大规模参数和训练数据提升模型性能的能力，为后续的 LLM 发展奠定了基础。
• InstructGPT 和 ChatGPT：[9] 中提到的通过人类反馈进行微调，使模型能够更可靠、更安全地遵循人类意图。
• GPT-4：[13] 中提到的 GPT-4 不仅提升了文本理解和推理能力，还引入了多模态能力（如接受图像输入），进一步扩展了 LLM 的应用范围。

AI 智能体

• ReAct 框架：[21] 中提到的 ReAct 框架展示了 LLM 如何通过内部推理步骤和可操作的命令相结合，实现任务导向的行为。
• AutoGPT 和 BabyAGI：2023 年的项目，展示了基于 GPT-4 或类似模型的自主智能体如何执行多步计划。
• Generative Agents：[10] 中提到的在模拟世界中运行的多个 LLM 驱动的角色，展示了智能体在复杂目标和社交互动方面的潜力。

工具作为 AI 智能体的扩展

• WebGPT：[8] 中提到的 WebGPT 通过为 LLM 添加网络浏览能力，提高了其回答的准确性。
• Toolformer：[12] 中提到的 Toolformer 展示了 LLM 如何学习何时调用 API 以及如何将结果整合到文本生成中。
• HuggingGPT：[13] 中提到的 HuggingGPT 通过将 ChatGPT 作为控制器，协调对 HuggingFace 上多个专家模型的调用，实现了多模态任务的解决。

模型上下文协议（MCP）

• Anthropic 的 MCP：[1] 中提到的 MCP 是一个开放标准，定义了 AI 模型与外部资源连接的通用接口，解决了 AI 系统之间的“孤岛”问题。

多 AI 智能体系统

• CAMEL 框架：2023 年的 CAMEL 框架展示了两个 LLM 智能体如何通过角色扮演共同解决任务。
• AutoGen：[20] 中提到的 AutoGen 提供了一个编程框架，用于构建多个智能体（和人类）之间的对话交互。

多 AI 智能体协作

• 多智能体协作机制：[18] 中提到的多智能体协作机制，对 LLM 的多智能体协作进行了综述。

智能体通信语言

• KQML：[4] 中提到的 KQML 是一种早期的智能体通信语言，定义了智能体之间共享知识的高级消息格式。
• FIPA ACL：[5] 中提到的 FIPA ACL 是一个广泛认可的智能体通信语言标准，为智能体之间的对话提供了正式的语义和交互协议框架。

区块链和安全支付

• 区块链技术：用于记录智能体之间的金融交易，确保交易的不可篡改和可审计性，为智能体经济提供了一个去中心化的信任模型。

这些研究和项目为 Coral Protocol 的开发提供了理论基础和技术支持，Coral Protocol 在此基础上进一步整合和扩展，以实现一个开放、去中心化的多智能体协作基础设施。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: Coral Protocol 通过以下核心机制和特性来解决多智能体（AI agents）之间的互操作性问题：

1. 标准化通信格式

Coral Protocol 引入了标准化的消息格式和通信机制，确保不同智能体之间能够高效、无歧义地交换信息。具体来说：

• 交互中介（Interaction Mediation）：管理所有用户与智能体之间以及智能体之间的消息路由和对话状态，确保对话的连贯性和效率。
• 多智能体工作流（Secure Multi-Agent Workflow）：协调多个智能体之间的协作任务，确保数据交换的安全性和任务执行的正确性。

2. 动态智能体发现与能力注册

Coral Protocol 提供了动态发现和注册机制，使智能体能够轻松地发现其他智能体的能力并进行协作，而无需硬编码的集成或特定平台的逻辑。具体来说：

• 动态发现（Dynamic Discovery）：智能体可以通过标准化机制发现其他智能体的能力，从而无缝地组成多智能体工作流。
• 能力注册（Capability Registration）：智能体可以注册自己的能力，使其他智能体能够发现并调用它们。

3. 安全团队组建与工作流协调

Coral Protocol 支持安全的团队组建，允许动态地组建可信的智能体团队，并确保团队成员之间的交互是安全的、可信的。具体来说：

• 安全团队组建（Secure Team Formation）：通过去中心化标识符（DIDs）和多方签名技术，智能体可以形成可信的团队，共同完成复杂任务。
• 任务管理（Task Management）：管理复杂任务的生命周期，包括任务分配、进度监控和结果聚合，确保任务的顺利完成。

4. 模块化工具和数据集成

Coral Protocol 通过 Coralizer 模块，允许开发者将模型、工具和数据集集成到生态系统中，使其成为“Coralized”智能体。具体来说：

• Coralizer 模块：开发者可以使用 Coralizer 模块将外部模型、数据源或现有智能体集成到 Coral 生态系统中，使其能够以标准化的方式进行通信和协作。
• MCP 服务器（MCP Servers）：提供计算和集成端点，支持智能体调用模型和外部工具，确保智能体可以在网络中的任何地方运行，同时保持上下文和资源的正确分配。

5. 内置经济交易

Coral Protocol 原生支持支付流程，通过安全支付服务实现智能体之间的经济交易。具体来说：

• 安全支付（Secure Payments）：处理用户和智能体之间的金融交易，确保交易的安全性和透明性，支持智能体之间的微交易。
• 区块链支持：利用区块链技术记录所有支付交易和多智能体协议，确保交易的不可篡改和可审计性。

6. 基础设施无关的部署

Coral Protocol 支持在异构环境中部署智能体，同时保持标准化的接口。具体来说：

• MCP 服务器：支持在不同的硬件和环境中部署智能体，确保智能体可以被远程调用，并提供统一的 API 接口。
• 去中心化架构：通过去中心化的架构，Coral Protocol 确保智能体可以在互联网规模上进行协作，而无需依赖单一的中心化平台。

7. 开放和去中心化的生态系统

Coral Protocol 旨在建立一个开放、去中心化的“智能体互联网”（Internet of Agents），允许任何合规的智能体无缝集成和协作。具体来说：

• 开放标准：Coral Protocol 采用开放标准，确保任何开发者都可以构建兼容的智能体。
• 去中心化治理：通过去中心化的治理模型，避免单一企业控制，确保生态系统的公平性和透明性。

实际应用案例

论文通过一个实际应用案例展示了 Coral Protocol 的有效性。在这个案例中，多个微智能体（micro-agents）通过 Coral Protocol 组成一个复杂的多智能体系统，支持 B2B 销售、黑客马拉松和软件测试等多个应用场景。这些智能体通过 Coral 协议进行通信和协作，展示了 Coral Protocol 在实际应用中的灵活性和可扩展性。

通过这些机制和特性，Coral Protocol 为多智能体系统提供了一个标准化、安全、高效的协作平台，解决了现有系统中存在的互操作性问题，推动了智能体之间的无缝协作和创新。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中没有提到具体的实验部分。然而，它通过一个实际应用案例来展示 Coral Protocol 的设计和功能。这个案例展示了如何利用 Coral Protocol 构建一个复杂的多智能体系统，其中多个微智能体（micro-agents）通过 Coral 协议进行通信和协作，支持 B2B 销售、黑客马拉松和软件测试等多个应用场景。

实际应用案例

论文中提到的实际应用案例展示了 Coral Protocol 的以下关键特性：

1. 多智能体协作：

   • B2B 销售应用：HubSpot webhooks 触发一个 Coral 会话，收集潜在客户信息并丰富其数据，然后通过多个智能体（如 Outreach Manager、Deep Research Agent 和 ElizaOS Agent）进行多渠道培育活动。
   • 黑客马拉松应用：用户交互智能体接收组织者的命令，并将其传递给事件规划智能体，该智能体调用 Deep Research Agent 获取项目元数据，并通过 ElizaOS Agent 在社交媒体上推广活动。
   • 软件测试应用：GitHub webhook 触发一个 Coral 会话，Git Diff Review Agent 分析代码提交，并通过 Performance Testing Agent、Pentesting Management Agent 和 Accessibility Testing Agent 进行验证。

2. 动态团队组建：

   • Coral Protocol 动态地将多个智能体组成一个团队，共同完成复杂任务。例如，在 B2B 销售应用中，多个智能体协作完成潜在客户的培育和转化。

3. 模块化和可扩展性：

   • 智能体可以独立开发和部署，只要它们符合 Coral 协议，就可以无缝集成到生态系统中。这使得开发者可以轻松地添加或替换智能体，而无需修改其他智能体的代码。

4. 安全性和信任：

   • 通过区块链技术记录所有重要的事件和交易，确保智能体之间的交互是安全的、可审计的。例如，支付交易和多智能体协议都被记录在区块链上，确保了透明性和不可篡改。

5. 经济激励：

   • Coral Protocol 支持智能体之间的支付和激励机制，使得智能体可以因其贡献获得补偿。例如，在软件测试应用中，只有当所有验证智能体确认代码提交无误时，才会触发支付。

结论

通过这个实际应用案例，论文展示了 Coral Protocol 的灵活性、可扩展性和安全性，证明了它能够有效地支持复杂的多智能体系统。这个案例虽然不是传统意义上的实验，但它提供了一个实际的、可操作的示例，展示了 Coral Protocol 在实际应用中的潜力和价值。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: Coral Protocol 提供了一个强大的框架来解决多智能体（AI agents）之间的互操作性问题，但仍然有一些可以进一步探索和研究的点，以完善和扩展其功能。以下是一些可能的研究方向：

1. 性能优化

• 通信效率：虽然 Coral Protocol 提供了标准化的通信机制，但在大规模多智能体系统中，通信效率可能成为瓶颈。研究如何优化通信协议，减少延迟和带宽消耗，是一个重要的方向。
• 资源管理：在资源受限的环境中，如何高效地分配和管理计算资源，确保智能体能够快速响应用户请求，也是一个需要解决的问题。

2. 安全性和隐私保护

• 数据加密：虽然 Coral Protocol 使用区块链技术确保交易的不可篡改和可审计性，但数据在传输和存储过程中的加密机制可以进一步加强，以保护用户和智能体的隐私。
• 身份验证和授权：研究更先进的身份验证和授权机制，确保只有经过授权的智能体可以访问特定的数据和功能，防止未经授权的访问和数据泄露。

3. 智能体的动态适应性

• 自适应学习：智能体在执行任务时可能需要根据环境变化动态调整其行为。研究如何使智能体能够自适应地学习和调整其策略，以更好地应对动态环境，是一个重要的方向。
• 上下文感知：智能体需要能够感知和理解其操作环境的上下文信息，以便更智能地执行任务。研究如何增强智能体的上下文感知能力，使其能够更好地理解用户意图和环境状态，是一个值得探索的方向。

4. 多智能体协作策略

• 任务分配和调度：在复杂的多智能体任务中，如何高效地分配和调度任务，确保任务能够按时完成，是一个需要解决的问题。研究更先进的任务分配和调度算法，可以提高系统的整体性能。
• 冲突解决：在多智能体协作中，可能会出现智能体之间的冲突或不一致行为。研究如何设计有效的冲突解决机制，确保智能体之间的协作能够顺利进行，是一个重要的研究方向。

5. 经济激励机制

• 激励对齐：虽然 Coral Protocol 提供了支付和激励机制，但如何确保智能体的激励与用户的目标对齐，是一个需要进一步研究的问题。研究如何设计更复杂的激励机制，以鼓励智能体提供高质量的服务，是一个重要的方向。
• 市场动态：研究如何设计一个动态的市场机制，使智能体能够根据市场需求调整其服务价格，从而实现资源的优化配置，也是一个值得探索的方向。

6. 用户界面和体验

• 自然语言交互：虽然 Coral Protocol 支持自然语言交互，但如何进一步提高智能体对自然语言的理解和生成能力，使用户能够更自然地与智能体进行交互，是一个重要的研究方向。
• 多模态交互：研究如何支持多模态交互（如语音、手势、图像等），使用户能够以更丰富的方式与智能体进行交互，也是一个值得探索的方向。

7. 可扩展性和互操作性

• 跨平台互操作性：虽然 Coral Protocol 提供了标准化的通信机制，但如何确保智能体能够在不同的平台和框架之间无缝互操作，是一个需要进一步研究的问题。研究如何设计更通用的接口和协议，以支持跨平台的互操作性，是一个重要的方向。
• 大规模部署：研究如何在大规模环境中部署和管理 Coral Protocol，确保系统的稳定性和可靠性，是一个值得探索的方向。

8. 伦理和法律问题

• 伦理问题：随着智能体的广泛应用，如何确保其行为符合伦理和道德标准，是一个需要解决的问题。研究如何设计伦理框架和机制，以确保智能体的行为符合人类的价值观，是一个重要的方向。
• 法律问题：研究如何在法律框架内设计和部署 Coral Protocol，确保其符合相关法律法规，是一个值得探索的方向。

通过进一步研究这些方向，可以不断完善和扩展 Coral Protocol 的功能，使其能够更好地支持复杂的多智能体系统，推动 AI 技术的发展和应用。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: ### 论文标题：The Coral Protocol: Open Infrastructure Connecting The Internet of Agents

作者：Roman J. Georgio, Caelum Forder, Suman Deb, Peter Carroll, Önder Gürcan

发表日期：2025年5月5日

摘要

Coral Protocol 是一个开放和去中心化的协作基础设施，旨在为“智能体互联网”（Internet of Agents）提供通信、协调、信任和支付功能。它解决了在多领域和供应商之间部署的专业化 AI 智能体必须协同工作的互操作性问题。Coral Protocol 通过标准化的消息格式、模块化的协调机制和安全的团队组建能力，使任何智能体都能够参与复杂的工作流并与其它智能体协作。其设计强调广泛的兼容性、安全性和供应商中立性，确保智能体之间的交互既高效又可信。

1. 引言

近年来，AI 领域从独立系统向多智能体协作网络转变。这种转变带来了效率和能力的显著提升，但也带来了确保不同平台和组织之间的智能体能够有效通信和协调的挑战。现有的连接智能体的努力仍然分散，缺乏通用标准。Coral Protocol 旨在通过提供一个通用基础来统一这些分散的努力，使智能体能够跨框架和供应商进行通信、共享知识和协调任务。

2. 使能概念

论文回顾了支持 Coral Protocol 愿景的几个关键概念，包括大型语言模型（LLMs）、自主 AI 智能体、工具作为智能体的扩展、模型上下文协议（MCP）、多智能体系统和多智能体协作、智能体通信语言以及区块链和安全支付。

3. 动机

随着 AI 智能体的快速发展，多个通信协议被提出以促进智能体之间的交互。这些协议包括 Google 的 Agent-to-Agent (A2A) 协议、Agent Network Protocol (ANP)、AGNTCY（智能体互联网倡议）、NANDA（网络化智能体和去中心化 AI）和 Synergetics.ai。尽管这些协议展示了标准化智能体交互的新能力，但它们仍然存在局限性，如缺乏统一的语义标准、高级协调策略和激励机制。Coral Protocol 旨在通过提供一个全面的、开放的解决方案来填补这些空白。

4. Coral 生态系统

Coral 生态系统由三个主要部分组成：AI 智能体开发者和用户、Coralized AI 智能体和 Coral 协议。开发者使用 Coralizer 模块将外部 AI 能力和资源集成到生态系统中。Coralized AI 智能体是经过集成的 AI 服务，能够在 Coral 协议下进行通信和协作。Coral 协议提供了核心服务，包括交互中介、安全支付、任务管理和多智能体工作流协调。

5. Coral 协议架构

Coral 协议的架构分为多个层次，连接用户应用程序、开发工具、AI 智能体和共享基础设施。Coralized 智能体位于中间层，是系统的 AI 服务核心。MCP 服务器和工具层提供了智能体执行任务所需的计算和集成端点。Coral 服务器是每个主机上的本地进程，实现了 Coral 协议的核心服务。多智能体应用程序层是开发人员或最终用户的应用程序，使用 Coral 的 API 创建和协调智能体。

6. 实际应用案例

论文通过一个实际应用案例展示了 Coral 协议如何成功应用于现实世界的应用。案例中，多个微智能体通过 Coral 协议组成一个复杂的多智能体系统，支持 B2B 销售、黑客马拉松和软件测试等多个应用场景。这些智能体通过 Coral 协议进行通信和协作，展示了 Coral 协议的灵活性、可扩展性和安全性。

7. 结论

Coral 协议为多智能体协作提供了一个标准化的框架，通过定义清晰的通信模式和工具，直接解决了多智能体系统中的协调挑战，同时保留了模块化和专业化设计的优势。随着 AI 系统变得越来越复杂和专业化，像 Coral 协议这样的框架将变得越来越重要，以构建能够利用多样化能力解决复杂问题的连贯解决方案。论文邀请社区提供反馈，并合作完善这一标准，以造福所有 AI 生态系统的利益相关者。

参考文献

论文列出了一系列参考文献，涵盖了从大型语言模型、AI 智能体、工具集成、模型上下文协议、多智能体系统到区块链技术等多个领域的最新研究和进展。

Q: 想要进一步了解论文

A: 以上只是了解一篇论文的几个基本FAQ。如果你还想与Kimi进一步讨论该论文，请点击 这里 为你跳转Kimi AI网页版，并启动一个与该论文相关的新会话。

Authors: Roman J. Georgio, Caelum Forder, Suman Deb, Andri Rahimov, Peter Carroll, Önder Gürcan

Categories: cs.MA, cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2505.00749v2.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2505.00749v2

Published: 2025-04-30T22:17:13Z

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6. Gemini 2.5: Pushing the Frontier with Advanced Reasoning, Multimodality, Long Context, and Next Generation Agentic Capabilities

In this report, we introduce the Gemini 2.X model family: Gemini 2.5 Pro and Gemini 2.5 Flash, as well as our earlier Gemini 2.0 Flash and Flash-Lite models. Gemini 2.5 Pro is our most capable model yet, achieving SoTA performance on frontier coding and reasoning benchmarks. In addition to its incredible coding and reasoning skills, Gemini 2.5 Pro is a thinking model that excels at multimodal understanding and it is now able to process up to 3 hours of video content. Its unique combination of long context, multimodal and reasoning capabilities can be combined to unlock new agentic workflows. Gemini 2.5 Flash provides excellent reasoning abilities at a fraction of the compute and latency requirements and Gemini 2.0 Flash and Flash-Lite provide high performance at low latency and cost. Taken together, the Gemini 2.X model generation spans the full Pareto frontier of model capability vs cost, allowing users to explore the boundaries of what is possible with complex agentic problem solving.

中文摘要

在本报告中，我们介绍了Gemini 2.X模型系列：Gemini 2.5 Pro和Gemini 2.5 Flash，以及我们早期的Gemini 2.0 Flash和Flash-Lite模型。Gemini 2.5 Pro是我们迄今为止能力最强的模型，在前沿编码和推理基准上达到了最先进的性能。除了令人难以置信的编码和推理能力，Gemini 2.5 Pro还是一个思维模型，在多模态理解方面表现出色，现在能够处理长达3小时的视频内容。它独特的长上下文、多模态和推理能力的结合可以解锁新的自主工作流程。Gemini 2.5 Flash在计算和延迟要求上提供出色的推理能力，而Gemini 2.0 Flash和Flash-Lite则以低延迟和低成本提供高性能。总的来说，Gemini 2.X模型系列涵盖了模型能力与成本的完整帕累托前沿，使用户能够探索复杂自主问题解决的可能边界。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文介绍了 Gemini 2.X 模型家族，特别是 Gemini 2.5 Pro 和 Gemini 2.5 Flash，旨在推动先进推理、多模态、长文本上下文和新一代代理能力的前沿。具体来说，它试图解决以下几个关键问题：

1. 先进推理能力

• 目标：开发能够处理复杂推理任务的模型，如数学问题、编程任务和多步骤逻辑推理。
• 方法：通过改进模型架构和训练方法，使模型能够更好地理解和生成复杂的推理过程。
• 成果：Gemini 2.5 Pro 在多个推理基准测试中取得了显著的性能提升，例如在 AIME 2025 数学竞赛中，准确率从 Gemini 1.5 Pro 的 17.5% 提升到 88.0%。

2. 多模态理解

• 目标：使模型能够理解和生成多种模态的数据，包括文本、图像、音频和视频。
• 方法：通过扩展模型的输入和输出模态，使其能够处理和生成多种类型的数据。
• 成果：Gemini 2.5 Pro 在多模态任务上表现出色，例如在视频理解任务 VideoMME 上，准确率从 Gemini 1.5 Pro 的 67.7% 提升到 82.0%。

3. 长文本上下文处理

• 目标：使模型能够处理和理解超过 100 万个标记的长文本上下文。
• 方法：通过改进模型架构和训练方法，使模型能够更好地处理长文本输入。
• 成果：Gemini 2.5 Pro 在长文本上下文任务上表现出色，例如在 LOFT 任务中，128K 上下文长度的准确率从 Gemini 1.5 Pro 的 75.9% 提升到 87.0%。

4. 新一代代理能力

• 目标：开发能够自主完成复杂任务的代理系统，例如在复杂环境中进行导航和决策。
• 方法：通过结合模型的推理能力和工具使用能力，使代理能够自主完成任务。
• 成果：Gemini 2.5 Pro 在代理任务上表现出色，例如在 Gemini Plays Pokémon 实验中，成功完成了整个游戏。

5. 安全性和可靠性

• 目标：确保模型在生成内容时遵守安全和道德标准，避免生成有害内容。
• 方法：通过在预训练和微调阶段引入安全性和道德标准的训练，以及进行自动化红队测试和外部安全评估。
• 成果：Gemini 2.5 Pro 在安全性和可靠性方面表现出色，相比 Gemini 1.5 Pro，减少了违反安全政策的行为，并且在帮助性方面有显著提升。

6. 性能与成本的权衡

• 目标：在保持高性能的同时，降低模型的计算成本和延迟。
• 方法：通过模型压缩和优化，开发了 Gemini 2.5 Flash 和 Gemini 2.0 Flash-Lite 等模型，这些模型在保持高性能的同时，显著降低了计算成本和延迟。
• 成果：Gemini 2.5 Flash 在性能和成本之间取得了良好的平衡，成为 Gemini 家族中第二强大的模型。

总的来说，这篇论文展示了 Gemini 2.X 模型家族在多个关键领域取得的显著进展，特别是在推理、多模态理解、长文本上下文处理和代理能力方面的突破。

Q: 有哪些相关研究？

A: 在 Gemini 2.5 的研究中，涉及了多个领域的相关工作，这些工作为 Gemini 2.5 的开发和改进提供了理论基础和技术支持。以下是一些关键的相关研究领域和具体工作：

1. 模型架构

• Sparse Mixture-of-Experts (MoE) Transformers:
  • Clark et al., 2022: 研究了稀疏 MoE 模型的训练和优化方法。
  • Du et al., 2021: 提出了 GLaM，一种高效的 MoE 模型，通过稀疏激活和动态路由提高了模型的计算效率。
  • Fedus et al., 2021: 提出了 Switch Transformers，通过稀疏激活和动态路由实现了大规模训练。
  • Jiang et al., 2024: 研究了 MoE 模型的扩展和优化。
  • Lepikhin et al., 2020: 提出了 GShard，一种用于大规模训练的 MoE 模型。
  • Riquelme et al., 2021: 研究了 MoE 模型在视觉任务中的应用。
  • Roller et al., 2021: 提出了 Hash Layers，用于大规模稀疏模型的训练。
  • Shazeer et al., 2017: 提出了 Outrageously Large Neural Networks，一种稀疏激活的 MoE 模型。
  • Vaswani et al., 2017: 提出了 Transformer 架构，为 MoE 模型提供了基础。

2. 训练方法

• Distillation:

  • Anil et al., 2018: 研究了大规模分布式神经网络的在线蒸馏方法。
  • Hinton et al., 2015: 提出了知识蒸馏方法，用于模型压缩和优化。

• Reinforcement Learning:

  • Bai et al., 2022: 提出了 Constitutional AI，通过强化学习提高模型的安全性和道德性。
  • Beutel et al., 2024: 研究了自动化红队测试，用于动态评估模型的安全性。
  • Perez et al., 2022: 提出了红队测试方法，用于评估模型的安全性。
  • Samvelyan et al., 2024: 研究了彩虹团队方法，用于生成多样化的对抗性提示。

3. 数据集和基准测试

• LiveCodeBench:

  • Jain et al., 2024: 提出了 LiveCodeBench，用于评估模型的代码生成能力。

• Aider Polyglot:

  • Gauthier, 2025: 提出了 Aider Polyglot，用于评估模型的多语言代码编辑能力。

• SWE-bench Verified:

  • Chowdhury et al., 2024: 提出了 SWE-bench Verified，用于评估模型在实际编程任务中的表现。

• GPQA (diamond):

  • Rein et al., 2024: 提出了 GPQA，用于评估模型在生物学、物理学和化学领域的推理能力。

• Humanity’s Last Exam:

  • Phan et al., 2025: 提出了 Humanity’s Last Exam，用于评估模型在多个学科领域的推理能力。

• FACTS Grounding:

  • Jacovi et al., 2024, 2025: 提出了 FACTS Grounding，用于评估模型在给定文档和用户请求时生成事实正确响应的能力。

• Global MMLU (Lite):

  • Singh et al., 2024: 提出了 Global MMLU (Lite)，用于评估模型在多语言环境中的理解能力。

• ECLeKTic:

  • Goldman et al., 2025: 提出了 ECLeKTic，用于评估模型在跨语言知识转移中的表现。

• AIME 2025:

  • Balunović et al., 2025: 提出了 AIME 2025，用于评估模型在数学竞赛中的表现。

• LOFT:

  • Lee et al., 2024: 提出了 LOFT，用于评估模型在长文本上下文中的检索能力。

• MRCR-V2:

  • Vodrahalli et al., 2024: 提出了 MRCR-V2，用于评估模型在长文本上下文中的推理能力。

• MMMU:

  • Yue et al., 2024: 提出了 MMMU，用于评估模型在多学科领域的多模态理解能力。

• Vibe-Eval (Reka):

  • Padlewski et al., 2024: 提出了 Vibe-Eval，用于评估模型在图像理解任务中的表现。

• ZeroBench:

  • Roberts et al., 2025: 提出了 ZeroBench，用于评估模型在图像理解任务中的多步骤推理能力。

• BetterChartQA:

  • Gemini Team, 2024: 提出了 BetterChartQA，用于评估模型在图表理解任务中的表现。

4. 安全性和责任

• Frontier Safety Framework:

  • Google DeepMind, 2025a: 提出了 Frontier Safety Framework，用于评估模型在 CBRN、网络安全、机器学习 R&D 和欺骗性对齐等领域的潜在风险。

• External Safety Testing:

  • Weidinger et al., 2024: 研究了外部安全测试方法，用于评估模型的安全性和责任性。

5. 多模态理解

• VideoMME:

  • Fu et al., 2025: 提出了 VideoMME，用于评估模型在视频理解任务中的表现。

• Minerva:

  • Nagrani et al., 2025a: 提出了 Minerva，用于评估模型在复杂视频推理任务中的表现。

• Neptune:

  • Nagrani et al., 2025b: 提出了 Neptune，用于评估模型在长视频理解任务中的表现。

6. 其他相关研究

• Conneau et al., 2023: 提出了 FLEURS，用于评估模型在自动语音识别任务中的表现。
• Wang et al., 2020: 提出了 CoVoST 2，用于评估模型在语音到文本翻译任务中的表现。
• Yu et al., 2019: 提出了 ActivityNet-QA，用于评估模型在视频理解任务中的表现。
• Plizzari et al., 2025: 提出了 EgoTempo，用于评估模型在第一人称视频理解任务中的表现。
• Patraucean et al., 2023: 提出了 Perception Test，用于评估模型在感知理解任务中的表现。
• Lei et al., 2021: 提出了 QVHighlights，用于评估模型在时刻检索任务中的表现。
• Hu et al., 2025: 提出了 VideoMMMU，用于评估模型在视频知识获取任务中的表现。
• Zhou et al., 2018: 提出了 YouCook2 Cap，用于评估模型在教学视频字幕生成任务中的表现。

这些研究为 Gemini 2.5 的开发提供了坚实的理论基础和技术支持，使其在多个领域取得了显著的进展。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下几个关键方面来解决上述问题，推动 Gemini 2.5 模型在先进推理、多模态理解、长文本上下文处理和新一代代理能力等方面的进步：

1. 模型架构改进

• Sparse Mixture-of-Experts (MoE) Transformers:
  • Gemini 2.5 模型采用了稀疏 MoE 架构，这种架构允许模型在处理每个输入标记时动态激活一部分参数（专家），从而在保持高性能的同时降低了计算成本。
  • 通过改进 MoE 模型的训练稳定性，Gemini 2.5 在预训练阶段就表现出显著的性能提升，特别是在长文本上下文处理和多模态任务中。

2. 训练方法优化

• Distillation:

  • 使用知识蒸馏技术，将大型模型的知识转移到较小的模型中，从而在保持高性能的同时降低模型的计算成本和延迟。例如，Gemini 2.5 Flash 和 Gemini 2.0 Flash-Lite 通过蒸馏技术实现了高效的推理。

• Reinforcement Learning:

  • 引入强化学习（RL）来训练模型在推理时使用额外的计算资源（思考预算），从而提高模型的推理能力。Gemini 2.5 Pro 和 Gemini 2.5 Flash 都支持动态思考预算，允许用户根据需要调整推理的深度和成本。

3. 数据集和基准测试

• 多样化数据集:

  • 使用大规模、多样化的数据集进行预训练，包括文本、代码、图像、音频和视频等多种模态的数据。这使得模型能够更好地理解和生成多种类型的数据。

• 基准测试:

  • 通过一系列基准测试评估模型的性能，包括 LiveCodeBench、Aider Polyglot、SWE-bench Verified、GPQA (diamond)、Humanity’s Last Exam 等。这些基准测试覆盖了代码生成、数学推理、多语言理解等多个领域，确保模型在不同任务上的全面性能提升。

4. 多模态理解

• 多模态输入输出:

  • Gemini 2.5 模型支持多种模态的输入和输出，例如可以处理图像、视频和音频数据，并生成相应的文本或代码。这种多模态能力使得模型能够更好地理解和生成复杂的内容。

• 长视频理解:

  • 通过改进视频处理能力，Gemini 2.5 Pro 现在能够处理长达 3 小时的视频内容，并在视频理解任务中表现出色。例如，在 VideoMME 和 Neptune 等基准测试中，Gemini 2.5 Pro 的性能显著优于前代模型。

5. 长文本上下文处理

• 长文本上下文支持:
  • Gemini 2.5 模型能够处理超过 100 万个标记的长文本上下文，这使得模型能够更好地理解和生成长文本内容。在 LOFT 和 MRCR-V2 等长文本上下文任务中，Gemini 2.5 Pro 的性能显著优于前代模型。

6. 新一代代理能力

• 代理系统:
  • Gemini 2.5 Pro 和 Gemini 2.5 Flash 支持工具使用和多步骤推理，使得模型能够自主完成复杂任务。例如，在 Gemini Plays Pokémon 实验中，Gemini 2.5 Pro 成功完成了整个游戏，展示了其在复杂环境中的导航和决策能力。

7. 安全性和责任

• 安全训练:

  • 在预训练和微调阶段引入安全性和道德标准的训练，确保模型在生成内容时遵守安全和道德标准。通过自动化红队测试和外部安全评估，进一步验证模型的安全性。

• 外部安全测试:

  • 与独立的外部团队合作，进行结构化的安全评估和红队测试，确保模型在实际应用中的安全性和可靠性。

8. 性能与成本的权衡

• 模型压缩和优化:
  • 通过模型压缩和优化技术，开发了 Gemini 2.5 Flash 和 Gemini 2.0 Flash-Lite 等模型，这些模型在保持高性能的同时，显著降低了计算成本和延迟。Gemini 2.5 Flash 在性能和成本之间取得了良好的平衡，成为 Gemini 家族中第二强大的模型。

通过这些方法，Gemini 2.5 模型在多个关键领域取得了显著的进展，特别是在推理、多模态理解、长文本上下文处理和代理能力方面的突破。这些改进不仅提升了模型的性能，还确保了其在实际应用中的安全性和可靠性。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了多种实验来评估 Gemini 2.5 模型家族的性能和能力，这些实验涵盖了从编码、数学推理、多模态理解到长文本上下文处理等多个方面。以下是一些关键的实验和结果：

编码和数学推理实验

• LiveCodeBench：评估模型在 Python 编程任务中的代码生成能力。Gemini 2.5 Pro 的性能从 Gemini 1.5 Pro 的 30.3% 提升到了 74.2%。
• Aider Polyglot：测试模型在多种编程语言（C++、Go、Java、JavaScript、Python 和 Rust）中的代码编辑能力。Gemini 2.5 Pro 的通过率从 Gemini 1.5 Pro 的 2.8% 提升到了 82.2%。
• SWE-bench Verified：评估模型在实际 GitHub 编程任务中的表现。Gemini 2.5 Pro 在单次尝试中的性能从 Gemini 1.5 Pro 的 9.6% 提升到了 59.6%，在多次尝试中从 19.7% 提升到了 67.2%。
• AIME 2025：测试模型在数学竞赛中的表现。Gemini 2.5 Pro 的准确率从 Gemini 1.5 Pro 的 17.5% 提升到了 88.0%。

多模态理解实验

• GPQA (diamond)：评估模型在生物学、物理学和化学领域的推理能力。Gemini 2.5 Pro 的准确率从 Gemini 1.5 Pro 的 58.1% 提升到了 86.4%。
• MMMU：测试模型在多学科领域的多模态理解能力。Gemini 2.5 Pro 的准确率从 Gemini 1.5 Pro 的 67.7% 提升到了 82.0%。
• Vibe-Eval (Reka)：评估模型在图像理解任务中的表现。Gemini 2.5 Pro 的准确率从 Gemini 1.5 Pro 的 55.9% 提升到了 67.2%。
• ZeroBench：测试模型在图像理解任务中的多步骤推理能力。Gemini 2.5 Pro 的准确率从 Gemini 1.5 Pro 的 0.5% 提升到了 4.5%。

长文本上下文处理实验

• LOFT：评估模型在长文本上下文中的检索能力。Gemini 2.5 Pro 在 128K 上下文长度的准确率从 Gemini 1.5 Pro 的 75.9% 提升到了 87.0%，在 1M 上下文长度的准确率从 36.7% 提升到了 69.8%。
• MRCR-V2：测试模型在长文本上下文中的推理能力。Gemini 2.5 Pro 在 128K 上下文长度的准确率从 Gemini 1.5 Pro 的 54.3% 提升到了 58.0%，在 1M 上下文长度的准确率从 10.2% 提升到了 21.0%。

代理能力实验

• Gemini Plays Pokémon：一个独立开发者设置了一个 Twitch 流，让 Gemini 2.5 Pro 玩 Pokémon Blue 游戏。Gemini 2.5 Pro 成功完成了整个游戏，展示了其在复杂环境中的导航和决策能力。
• Gemini Deep Research：一个基于 Gemini 2.5 Pro 的代理，用于战略性地浏览网络并提供信息丰富的答案。在 Humanity’s Last Exam 基准测试中，性能从 2024 年 12 月的 7.95% 提升到了 2025 年 6 月的 32.4%。

安全性和责任实验

• Automated Red Teaming (ART)：通过自动化红队测试，动态评估模型在安全性方面的表现。Gemini 2.5 Pro 在政策违反和帮助性方面的表现优于 Gemini 1.5 Pro。
• External Safety Testing：与独立的外部团队合作，进行结构化的安全评估和红队测试，确保模型在实际应用中的安全性和可靠性。

这些实验结果表明，Gemini 2.5 模型家族在多个关键领域取得了显著的性能提升，特别是在推理、多模态理解、长文本上下文处理和代理能力方面。同时，模型在安全性和责任性方面的表现也得到了验证和提升。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管 Gemini 2.5 在多个领域取得了显著的进展，但仍有几个方向可以进一步探索和改进：

1. 模型架构和训练方法

• 进一步优化 MoE 架构：

  • 研究更高效的稀疏激活和动态路由机制，以进一步提高模型的计算效率和性能。
  • 探索新的 MoE 架构变体，以更好地处理多模态数据和长文本上下文。

• 改进训练稳定性：

  • 深入研究训练过程中的不稳定性问题，开发更稳定的优化算法和训练策略。
  • 探索新的正则化方法，以减少过拟合并提高模型的泛化能力。

• 多任务学习：

  • 探索多任务学习框架，使模型能够同时学习多个相关任务，从而提高模型的综合性能。
  • 研究如何在多任务学习中平衡不同任务的权重，以实现最佳的性能。

2. 多模态理解

• 跨模态融合：

  • 研究更有效的跨模态融合方法，使模型能够更好地理解和生成多种模态的数据。
  • 探索新的多模态数据集和任务，以进一步评估和改进模型的多模态理解能力。

• 视频和音频理解：

  • 进一步提高模型在长视频和音频理解任务中的性能，特别是在复杂的多模态场景中。
  • 开发新的视频和音频处理技术，以更好地提取和利用多模态信息。

3. 长文本上下文处理

• 长文本生成：

  • 研究如何在长文本生成任务中保持连贯性和一致性，特别是在生成长篇故事、报告和论文时。
  • 探索新的生成策略，以提高长文本生成的质量和效率。

• 长文本检索和推理：

  • 进一步提高模型在长文本检索和推理任务中的性能，特别是在处理复杂的多步骤推理时。
  • 研究如何更好地利用长文本上下文中的结构化信息，以提高检索和推理的准确性。

4. 新一代代理能力

• 自主代理系统：

  • 研究如何开发更智能的自主代理系统，使模型能够自主完成复杂的任务，如在复杂环境中进行导航和决策。
  • 探索新的代理架构和算法，以提高代理系统的性能和可靠性。

• 工具使用和多步骤推理：

  • 进一步提高模型在工具使用和多步骤推理任务中的性能，特别是在处理复杂的多步骤任务时。
  • 研究如何更好地结合模型的推理能力和工具使用能力，以实现更高效的代理行为。

5. 安全性和责任

• 对抗性攻击和防御：

  • 研究如何提高模型在对抗性攻击下的鲁棒性，特别是在面对复杂的攻击时。
  • 探索新的防御策略，以减少模型在对抗性攻击下的漏洞。

• 安全性和责任评估：

  • 进一步改进安全性和责任评估方法，以更全面地评估模型在实际应用中的安全性和责任性。
  • 研究如何在模型开发过程中更好地融入安全性和责任性，以确保模型的可靠性和安全性。

6. 性能与成本的权衡

• 模型压缩和优化：

  • 研究更高效的模型压缩和优化技术，以进一步降低模型的计算成本和延迟。
  • 探索新的模型架构和训练方法，以实现更好的性能与成本的权衡。

• 推理效率：

  • 研究如何提高模型在推理阶段的效率，特别是在处理大规模数据时。
  • 探索新的推理策略，以减少推理时间和资源消耗。

7. 应用和部署

• 实际应用场景：

  • 研究如何将 Gemini 2.5 模型应用于实际场景，如教育、医疗、金融等领域，以解决实际问题。
  • 探索新的应用场景和任务，以进一步评估和改进模型的性能。

• 部署和优化：

  • 研究如何优化模型的部署过程，以提高模型的可用性和可扩展性。
  • 探索新的部署策略，以确保模型在实际应用中的高效运行。

8. 基准测试和评估

• 新的基准测试：

  • 开发新的基准测试，以更全面地评估模型的性能，特别是在复杂任务和多模态场景中。
  • 探索新的评估指标，以更好地衡量模型的性能和能力。

• 持续评估：

  • 研究如何进行持续评估，以及时发现和解决模型在实际应用中的问题。
  • 探索新的评估方法，以确保模型的性能在不同条件下保持稳定。

通过这些方向的进一步探索和研究，可以进一步提升 Gemini 2.5 模型的性能和能力，使其在更多领域和实际应用中发挥更大的作用。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 这篇论文详细介绍了 Gemini 2.5 模型家族，包括 Gemini 2.5 Pro 和 Gemini 2.5 Flash，以及它们在多个领域的性能和能力。以下是论文的主要内容总结：

1. 引言

• Gemini 2.5 模型家族：介绍了 Gemini 2.5 Pro 和 Gemini 2.5 Flash，以及之前的 Gemini 2.0 Flash 和 Flash-Lite 模型。Gemini 2.5 Pro 是目前最强大的模型，具有出色的编码和推理能力，支持多模态理解，并能够处理长达 3 小时的视频内容。
• 目标：推动先进推理、多模态理解、长文本上下文处理和新一代代理能力的前沿。

2. 模型架构、训练和数据集

• 模型架构：Gemini 2.5 模型采用了稀疏 MoE 架构，支持多模态输入（文本、图像、音频）和长文本上下文处理。
• 训练方法：通过改进训练稳定性和优化动态，Gemini 2.5 在预训练阶段就表现出显著的性能提升。使用知识蒸馏技术，将大型模型的知识转移到较小的模型中，以降低计算成本和延迟。
• 数据集：使用大规模、多样化的数据集进行预训练，包括文本、代码、图像、音频和视频等多种模态的数据。

3. 性能评估

• 编码和数学推理：

  • LiveCodeBench：Gemini 2.5 Pro 的性能从 Gemini 1.5 Pro 的 30.3% 提升到了 74.2%。
  • Aider Polyglot：Gemini 2.5 Pro 的通过率从 Gemini 1.5 Pro 的 2.8% 提升到了 82.2%。
  • SWE-bench Verified：Gemini 2.5 Pro 在单次尝试中的性能从 Gemini 1.5 Pro 的 9.6% 提升到了 59.6%，在多次尝试中从 19.7% 提升到了 67.2%。
  • AIME 2025：Gemini 2.5 Pro 的准确率从 Gemini 1.5 Pro 的 17.5% 提升到了 88.0%。

• 多模态理解：

  • GPQA (diamond)：Gemini 2.5 Pro 的准确率从 Gemini 1.5 Pro 的 58.1% 提升到了 86.4%。
  • MMMU：Gemini 2.5 Pro 的准确率从 Gemini 1.5 Pro 的 67.7% 提升到了 82.0%。
  • Vibe-Eval (Reka)：Gemini 2.5 Pro 的准确率从 Gemini 1.5 Pro 的 55.9% 提升到了 67.2%。
  • ZeroBench：Gemini 2.5 Pro 的准确率从 Gemini 1.5 Pro 的 0.5% 提升到了 4.5%。

• 长文本上下文处理：

  • LOFT：Gemini 2.5 Pro 在 128K 上下文长度的准确率从 Gemini 1.5 Pro 的 75.9% 提升到了 87.0%，在 1M 上下文长度的准确率从 36.7% 提升到了 69.8%。
  • MRCR-V2：Gemini 2.5 Pro 在 128K 上下文长度的准确率从 Gemini 1.5 Pro 的 54.3% 提升到了 58.0%，在 1M 上下文长度的准确率从 10.2% 提升到了 21.0%。

4. 代理能力

• Gemini Plays Pokémon：一个独立开发者设置了一个 Twitch 流，让 Gemini 2.5 Pro 玩 Pokémon Blue 游戏。Gemini 2.5 Pro 成功完成了整个游戏，展示了其在复杂环境中的导航和决策能力。
• Gemini Deep Research：一个基于 Gemini 2.5 Pro 的代理，用于战略性地浏览网络并提供信息丰富的答案。在 Humanity’s Last Exam 基准测试中，性能从 2024 年 12 月的 7.95% 提升到了 2025 年 6 月的 32.4%。

5. 安全性和责任

• 自动化红队测试 (ART)：通过自动化红队测试，动态评估模型在安全性方面的表现。Gemini 2.5 Pro 在政策违反和帮助性方面的表现优于 Gemini 1.5 Pro。
• 外部安全测试：与独立的外部团队合作，进行结构化的安全评估和红队测试，确保模型在实际应用中的安全性和可靠性。

6. 讨论

• 性能提升：Gemini 2.5 模型家族在多个关键领域取得了显著的性能提升，特别是在推理、多模态理解、长文本上下文处理和代理能力方面。
• 安全性和责任：模型在安全性和责任性方面的表现也得到了验证和提升。
• 未来方向：提出了进一步优化模型架构、训练方法、多模态理解、长文本上下文处理和代理能力的潜在方向。

7. 结论

• Gemini 2.5 模型家族：通过改进模型架构、训练方法和数据集，Gemini 2.5 模型在多个领域取得了显著的性能提升，特别是在推理、多模态理解、长文本上下文处理和代理能力方面。
• 安全性和责任：模型在安全性和责任性方面的表现也得到了验证和提升，确保其在实际应用中的可靠性和安全性。
• 未来工作：提出了进一步优化模型架构、训练方法、多模态理解、长文本上下文处理和代理能力的潜在方向，以推动模型在更多领域和实际应用中发挥更大的作用。

这篇论文展示了 Gemini 2.5 模型家族在多个关键领域的显著进展，特别是在推理、多模态理解、长文本上下文处理和代理能力方面的突破。同时，模型在安全性和责任性方面的表现也得到了验证和提升。

Q: 想要进一步了解论文

A: 以上只是了解一篇论文的几个基本FAQ。如果你还想与Kimi进一步讨论该论文，请点击 这里 为你跳转Kimi AI网页版，并启动一个与该论文相关的新会话。

Authors: Gheorghe Comanici, Eric Bieber, Mike Schaekermann, Ice Pasupat, Noveen Sachdeva, Inderjit Dhillon, Marcel Blistein, Ori Ram, Dan Zhang, Evan Rosen, Luke Marris, Sam Petulla, Colin Gaffney, Asaf Aharoni, Nathan Lintz, Tiago Cardal Pais, Henrik Jacobsson, Idan Szpektor, Nan-Jiang Jiang, Krishna Haridasan, Ahmed Omran, Nikunj Saunshi, Dara Bahri, Gaurav Mishra, Eric Chu, Toby Boyd, Brad Hekman, Aaron Parisi, Chaoyi Zhang, Kornraphop Kawintiranon, Tania Bedrax-Weiss, Oliver Wang, Ya Xu, Ollie Purkiss, Uri Mendlovic, Ilaï Deutel, Nam Nguyen, Adam Langley, Flip Korn, Lucia Rossazza, Alexandre Ramé, Sagar Waghmare, Helen Miller, Vaishakh Keshava, Ying Jian, Xiaofan Zhang, Raluca Ada Popa, Kedar Dhamdhere, Blaž Bratanič, Kyuyeun Kim, Terry Koo, Ferran Alet, Yi-ting Chen, Arsha Nagrani, Hannah Muckenhirn, Zhiyuan Zhang, Corbin Quick, Filip Pavetić, Duc Dung Nguyen, Joao Carreira, Michael Elabd, Haroon Qureshi, Fabian Mentzer, Yao-Yuan Yang, Danielle Eisenbud, Anmol Gulati, Ellie Talius, Eric Ni, Sahra Ghalebikesabi, Edouard Yvinec, Alaa Saade, Thatcher Ulrich, Lorenzo Blanco, Dan A. Calian, Muhuan Huang, Aäron van den Oord, Naman Goyal, Terry Chen, Praynaa Rawlani, Christian Schallhart, Swachhand Lokhande, Xianghong Luo, Jyn Shan, Ceslee Montgomery, Victoria Krakovna, Federico Piccinini, Omer Barak, Jingyu Cui, Yiling Jia, Mikhail Dektiarev, Alexey Kolganov, Shiyu Huang, Zhe Chen, Xingyu Wang, Jessica Austin, Peter de Boursac, Evgeny Sluzhaev, Frank Ding, Huijian Li, Surya Bhupatiraju, Mohit Agarwal, Sławek Kwasiborski, Paramjit Sandhu, Patrick Siegler, Ahmet Iscen, Eyal Ben-David, Shiraz Butt, Miltos Allamanis, Seth Benjamin, Robert Busa-Fekete, Felix Hernandez-Campos, Sasha Goldshtein, Matt Dibb, Weiyang Zhang, Annie Marsden, Carey Radebaugh, Stephen Roller, Abhishek Nayyar, Jacob Austin, Tayfun Terzi, Bhargav Kanagal Shamanna, Pete Shaw, Aayush Singh, Florian Luisier, Artur Mendonça, Vaibhav Aggarwal, Larisa Markeeva, Claudio Fantacci, Sergey Brin, HyunJeong Choe, Guanyu Wang, Hartwig Adam, Avigail Dabush, Tatsuya Kiyono, Eyal Marcus, Jeremy Cole, Theophane Weber, Hongrae Lee, Ronny Huang, Alex Muzio, Leandro Kieliger, Maigo Le, Courtney Biles, Long Le, Archit Sharma, Chengrun Yang, Avery Lamp, Dave Dopson, Nate Hurley, Katrina, Xu, Zhihao Shan, Shuang Song, Jiewen Tan, Alexandre Senges, George Zhang, Chong You, Yennie Jun, David Raposo, Susanna Ricco, Xuan Yang, Weijie Chen, Prakhar Gupta, Arthur Szlam, Kevin Villela, Chun-Sung Ferng, Daniel Kasenberg, Chen Liang, Rui Zhu, Arunachalam Narayanaswamy, Florence Perot, Paul Pucciarelli, Anna Shekhawat, Alexey Stern, Rishikesh Ingale, Stefani Karp, Sanaz Bahargam, Adrian Goedeckemeyer, Jie Han, Sicheng Li, Andrea Tacchetti, Dian Yu, Abhishek Chakladar, Zhiying Zhang, Mona El Mahdy, Xu Gao, Dale Johnson, Samrat Phatale, AJ Piergiovanni, Hyeontaek Lim, Clement Farabet, Carl Lebsack, Theo Guidroz, John Blitzer, Nico Duduta, David Madras, Steve Li, Daniel von Dincklage, Xin Li, Mahdis Mahdieh, George Tucker, Ganesh Jawahar, Owen Xiao, Danny Tarlow, Robert Geirhos, Noam Velan, Daniel Vlasic, Kalesha Bullard, SK Park, Nishesh Gupta, Kellie Webster, Ayal Hitron, Jieming Mao, Julian Eisenschlos, Laurel Prince, Nina D’Souza, Kelvin Zheng, Sara Nasso, Gabriela Botea, Carl Doersch, Caglar Unlu, Chris Alberti, Alexey Svyatkovskiy, Ankita Goel, Krzysztof Choromanski, Pan-Pan Jiang, Richard Nguyen, Four Flynn, Daria Ćurko, Peter Chen, Nicholas Roth, Kieran Milan, Caleb Habtegebriel, Shashi Narayan, Michael Moffitt, Jake Marcus, Thomas Anthony, Brendan McMahan, Gowoon Cheon, Ruibo Liu, Megan Barnes, Lukasz Lew, Rebeca Santamaria-Fernandez, Mayank Upadhyay, Arjun Akula, Arnar Mar Hrafnkelsson, Alvaro Caceres, Andrew Bunner, Michal Sokolik, Subha Puttagunta, Lawrence Moore, Berivan Isik, Jay Hartford, Lawrence Chan, Pradeep Shenoy, Dan Holtmann-Rice, Jane Park, Fabio Viola, Alex Salcianu, Sujeevan Rajayogam, Ian Stewart-Binks, Zelin Wu, Richard Everett, Xi Xiong, Pierre-Antoine Manzagol, Gary Leung, Carl Saroufim, Bo Pang, Dawid Wegner, George Papamakarios, Jennimaria Palomaki, Helena Pankov, Guangda Lai, Guilherme Tubone, Shubin Zhao, Theofilos Strinopoulos, Seth Neel, Mingqiu Wang, Joe Kelley, Li Li, Pingmei Xu, Anitha Vijayakumar, Andrea D’olimpio, Omer Levy, Massimo Nicosia, Grigory Rozhdestvenskiy, Ni Lao, Sirui Xie, Yash Katariya, Jon Simon, Sanjiv Kumar, Florian Hartmann, Michael Kilgore, Jinhyuk Lee, Aroma Mahendru, Roman Ring, Tom Hennigan, Fiona Lang, Colin Cherry, David Steiner, Dawsen Hwang, Ray Smith, Pidong Wang, Jeremy Chen, Ming-Hsuan Yang, Sam Kwei, Philippe Schlattner, Donnie Kim, Ganesh Poomal Girirajan, Nikola Momchev, Ayushi Agarwal, Xingyi Zhou, Ilkin Safarli, Zachary Garrett, AJ Pierigiovanni, Sarthak Jauhari, Alif Raditya Rochman, Shikhar Vashishth, Quan Yuan, Christof Angermueller, Jon Blanton, Xinying Song, Nitesh Bharadwaj Gundavarapu, Thi Avrahami, Maxine Deines, Subhrajit Roy, Manish Gupta, Christopher Semturs, Shobha Vasudevan, Aditya Srikanth Veerubhotla, Shriya Sharma, Josh Jacob, Zhen Yang, Andreas Terzis, Dan Karliner, Auriel Wright, Tania Rojas-Esponda, Ashley Brown, Abhijit Guha Roy, Pawan Dogra, Andrei Kapishnikov, Peter Young, Wendy Kan, Vinodh Kumar Rajendran, Maria Ivanova, Salil Deshmukh, Chia-Hua Ho, Mike Kwong, Stav Ginzburg, Annie Louis, KP Sawhney, Slav Petrov, Jing Xie, Yunfei Bai, Georgi Stoyanov, Alex Fabrikant, Rajesh Jayaram, Yuqi Li, Joe Heyward, Justin Gilmer, Yaqing Wang, Radu Soricut, Luyang Liu, Qingnan Duan, Jamie Hayes, Maura O’Brien, Gaurav Singh Tomar, Sivan Eiger, Bahar Fatemi, Jeffrey Hui, Catarina Barros, Adaeze Chukwuka, Alena Butryna, Saksham Thakur, Austin Huang, Zhufeng Pan, Haotian Tang, Serkan Cabi, Tulsee Doshi, Michiel Bakker, Sumit Bagri, Ruy Ley-Wild, Adam Lelkes, Jennie Lees, Patrick Kane, David Greene, Shimu Wu, Jörg Bornschein, Gabriela Surita, Sarah Hodkinson, Fangtao Li, Chris Hidey, Sébastien Pereira, Sean Ammirati, Phillip Lippe, Adam Kraft, Pu Han, Sebastian Gerlach, Zifeng Wang, Liviu Panait, Feng Han, Brian Farris, Yingying Bi, Hannah DeBalsi, Miaosen Wang, Gladys Tyen, James Cohan, Susan Zhang, Jarred Barber, Da-Woon Chung, Jaeyoun Kim, Markus Kunesch, Steven Pecht, Nami Akazawa, Abe Friesen, James Lyon, Ali Eslami, Junru Wu, Jie Tan, Yue Song, Ravi Kumar, Chris Welty, Ilia Akolzin, Gena Gibson, Sean Augenstein, Arjun Pillai, Nancy Yuen, Du Phan, Xin Wang, Iain Barr, Heiga Zen, Nan Hua, Casper Liu, Jilei, Wang, Tanuj Bhatia, Hao Xu, Oded Elyada, Pushmeet Kohli, Mirek Olšák, Ke Chen, Azalia Mirhoseini, Noam Shazeer, Shoshana Jakobovits, Maggie Tran, Nolan Ramsden, Tarun Bharti, Fred Alcober, Yunjie Li, Shilpa Shetty, Jing Chen, Dmitry Kalashnikov, Megha Nawhal, Sercan Arik, Hanwen Chen, Michiel Blokzijl, Shubham Gupta, James Rubin, Rigel Swavely, Sophie Bridgers, Ian Gemp, Chen Su, Arun Suggala, Juliette Pluto, Mary Cassin, Alain Vaucher, Kaiyang Ji, Jiahao Cai, Andrew Audibert, Animesh Sinha, David Tian, Efrat Farkash, Amy Hua, Jilin Chen, Duc-Hieu Tran, Edward Loper, Nicole Brichtova, Lara McConnaughey, Ballie Sandhu, Robert Leland, Doug DeCarlo, Andrew Over, James Huang, Xing Wu, Connie Fan, Eric Li, Yun Lei, Deepak Sharma, Cosmin Paduraru, Luo Yu, Matko Bošnjak, Phuong Dao, Min Choi, Sneha Kudugunta, Jakub Adamek, Carlos Guía, Ali Khodaei, Jie Feng, Wenjun Zeng, David Welling, Sandeep Tata, Christina Butterfield, Andrey Vlasov, Seliem El-Sayed, Swaroop Mishra, Tara Sainath, Shentao Yang, RJ Skerry-Ryan, Jeremy Shar, Robert Berry, Arunkumar Rajendran, Arun Kandoor, Andrea Burns, Deepali Jain, Tom Stone, Wonpyo Park, Shibo Wang, Albin Cassirer, Guohui Wang, Hayato Kobayashi, Sergey Rogulenko, Vineetha Govindaraj, Mikołaj Rybiński, Nadav Olmert, Colin Evans, Po-Sen Huang, Kelvin Xu, Premal Shah, Terry Thurk, Caitlin Sikora, Mu Cai, Jin Xie, Elahe Dabir, Saloni Shah, Norbert Kalb, Carrie Zhang, Shruthi Prabhakara, Amit Sabne, Artiom Myaskovsky, Vikas Raunak, Blanca Huergo, Behnam Neyshabur, Jon Clark, Ye Zhang, Shankar Krishnan, Eden Cohen, Dinesh Tewari, James Lottes, Yumeya Yamamori, Hui, Li, Mohamed Elhawaty, Ada Maksutaj Oflazer, Adrià Recasens, Sheryl Luo, Duy Nguyen, Taylor Bos, Kalyan Andra, Ana Salazar, Ed Chi, Jeongwoo Ko, Matt Ginsberg, Anders Andreassen, Anian Ruoss, Todor Davchev, Elnaz Davoodi, Chenxi Liu, Min Kim, Santiago Ontanon, Chi Ming To, Dawei Jia, Rosemary Ke, Jing Wang, Anna Korsun, Moran Ambar, Ilya Kornakov, Irene Giannoumis, Toni Creswell, Denny Zhou, Yi Su, Ishaan Watts, Aleksandr Zaks, Evgenii Eltyshev, Ziqiang Feng, Sidharth Mudgal, Alex Kaskasoli, Juliette Love, Kingshuk Dasgupta, Sam Shleifer, Richard Green, Sungyong Seo, Chansoo Lee, Dale Webster, Prakash Shroff, Ganna Raboshchuk, Isabel Leal, James Manyika, Sofia Erell, Daniel Murphy, Zhisheng Xiao, Anton Bulyenov, Julian Walker, Mark Collier, Matej Kastelic, Nelson George, Sushant Prakash, Sailesh Sidhwani, Alexey Frolov, Steven Hansen, Petko Georgiev, Tiberiu Sosea, Chris Apps, Aishwarya Kamath, David Reid, Emma Cooney, Charlotte Magister, Oriana Riva, Alec Go, Pu-Chin Chen, Sebastian Krause, Nir Levine, Marco Fornoni, Ilya Figotin, Nick Roy, Parsa Mahmoudieh, Vladimir Magay, Mukundan Madhavan, Jin Miao, Jianmo Ni, Yasuhisa Fujii, Ian Chou, George Scrivener, Zak Tsai, Siobhan Mcloughlin, Jeremy Selier, Sandra Lefdal, Jeffrey Zhao, Abhijit Karmarkar, Kushal Chauhan, Shivanker Goel, Zhaoyi Zhang, Vihan Jain, Parisa Haghani, Mostafa Dehghani, Jacob Scott, Erin Farnese, Anastasija Ilić, Steven Baker, Julia Pawar, Li Zhong, Josh Camp, Yoel Zeldes, Shravya Shetty, Anand Iyer, Vít Listík, Jiaxian Guo, Luming Tang, Mark Geller, Simon Bucher, Yifan Ding, Hongzhi Shi, Carrie Muir, Dominik Grewe, Ramy Eskander, Octavio Ponce, Boqing Gong, Derek Gasaway, Samira Khan, Umang Gupta, Angelos Filos, Weicheng Kuo, Klemen Kloboves, Jennifer Beattie, Christian Wright, Leon Li, Alicia Jin, Sandeep Mariserla, Miteyan Patel, Jens Heitkaemper, Dilip Krishnan, Vivek Sharma, David Bieber, Christian Frank, John Lambert, Paul Caron, Martin Polacek, Mai Giménez, Himadri Choudhury, Xing Yu, Sasan Tavakkol, Arun Ahuja, Franz Och, Rodolphe Jenatton, Wojtek Skut, Bryan Richter, David Gaddy, Andy Ly, Misha Bilenko, Megh Umekar, Ethan Liang, Martin Sevenich, Mandar Joshi, Hassan Mansoor, Rebecca Lin, Sumit Sanghai, Abhimanyu Singh, Xiaowei Li, Sudheendra Vijayanarasimhan, Zaheer Abbas, Yonatan Bitton, Hansa Srinivasan, Manish Reddy Vuyyuru, Alexander Frömmgen, Yanhua Sun, Ralph Leith, Alfonso Castaño, DJ Strouse, Le Yan, Austin Kyker, Satish Kambala, Mary Jasarevic, Thibault Sellam, Chao Jia, Alexander Pritzel, Raghavender R, Huizhong Chen, Natalie Clay, Sudeep Gandhe, Sean Kirmani, Sayna Ebrahimi, Hannah Kirkwood, Jonathan Mallinson, Chao Wang, Adnan Ozturel, Kuo Lin, Shyam Upadhyay, Vincent Cohen-Addad, Sean Purser-haskell, Yichong Xu, Ebrahim Songhori, Babi Seal, Alberto Magni, Almog Gueta, Tingting Zou, Guru Guruganesh, Thais Kagohara, Hung Nguyen, Khalid Salama, Alejandro Cruzado Ruiz, Justin Frye, Zhenkai Zhu, Matthias Lochbrunner, Simon Osindero, Wentao Yuan, Lisa Lee, Aman Prasad, Lam Nguyen Thiet, Daniele Calandriello, Victor Stone, Qixuan Feng, Han Ke, Maria Voitovich, Geta Sampemane, Lewis Chiang, Ling Wu, Alexander Bykovsky, Matt Young, Luke Vilnis, Ishita Dasgupta, Aditya Chawla, Qin Cao, Bowen Liang, Daniel Toyama, Szabolcs Payrits, Anca Stefanoiu, Dimitrios Vytiniotis, Ankesh Anand, Tianxiao Shen, Blagoj Mitrevski, Michael Tschannen, Sreenivas Gollapudi, Aishwarya P S, José Leal, Zhe Shen, Han Fu, Wei Wang, Arvind Kannan, Doron Kukliansky, Sergey Yaroshenko, Svetlana Grant, Umesh Telang, David Wood, Alexandra Chronopoulou, Alexandru Ţifrea, Tao Zhou, Tony, Nguy~ên, Muge Ersoy, Anima Singh, Meiyan Xie, Emanuel Taropa, Woohyun Han, Eirikur Agustsson, Andrei Sozanschi, Hui Peng, Alex Chen, Yoel Drori, Efren Robles, Yang Gao, Xerxes Dotiwalla, Ying Chen, Anudhyan Boral, Alexei Bendebury, John Nham, Chris Tar, Luis Castro, Jiepu Jiang, Canoee Liu, Felix Halim, Jinoo Baek, Andy Wan, Jeremiah Liu, Yuan Cao, Shengyang Dai, Trilok Acharya, Ruoxi Sun, Fuzhao Xue, Saket Joshi, Morgane Lustman, Yongqin Xian, Rishabh Joshi, Deep Karkhanis, Nora Kassner, Jamie Hall, Xiangzhuo Ding, Gan Song, Gang Li, Chen Zhu, Yana Kulizhskaya, Bin Ni, Alexey Vlaskin, Solomon Demmessie, Lucio Dery, Salah Zaiem, Yanping Huang, Cindy Fan, Felix Gimeno, Ananth Balashankar, Koji Kojima, Hagai Taitelbaum, Maya Meng, Dero Gharibian, Sahil Singla, Wei Chen, Ambrose Slone, Guanjie Chen, Sujee Rajayogam, Max Schumacher, Suyog Kotecha, Rory Blevins, Qifei Wang, Mor Hazan Taege, Alex Morris, Xin Liu, Fayaz Jamil, Richard Zhang, Pratik Joshi, Ben Ingram, Tyler Liechty, Ahmed Eleryan, Scott Baird, Alex Grills, Gagan Bansal, Shan Han, Kiran Yalasangi, Shawn Xu, Majd Al Merey, Isabel Gao, Felix Weissenberger, Igor Karpov, Robert Riachi, Ankit Anand, Gautam Prasad, Kay Lamerigts, Reid Hayes, Jamie Rogers, Mandy Guo, Ashish Shenoy, Qiong, Hu, Kyle He, Yuchen Liu, Polina Zablotskaia, Sagar Gubbi, Yifan Chang, Jay Pavagadhi, Kristian Kjems, Archita Vadali, Diego Machado, Yeqing Li, Renshen Wang, Dipankar Ghosh, Aahil Mehta, Dana Alon, George Polovets, Alessio Tonioni, Nate Kushman, Joel D’sa, Lin Zhuo, Allen Wu, Rohin Shah, John Youssef, Jiayu Ye, Justin Snyder, Karel Lenc, Senaka Buthpitiya, Matthew Tung, Jichuan Chang, Tao Chen, David Saxton, Jenny Lee, Lydia Lihui Zhang, James Qin, Prabakar Radhakrishnan, Maxwell Chen, Piotr Ambroszczyk, Metin Toksoz-Exley, Yan Zhong, Nitzan Katz, Brendan O’Donoghue, Tamara von Glehn, Adi Gerzi Rosenthal, Aga Świetlik, Xiaokai Zhao, Nick Fernando, Jinliang Wei, Jieru Mei, Sergei Vassilvitskii, Diego Cedillo, Pranjal Awasthi, Hui Zheng, Koray Kavukcuoglu, Itay Laish, Joseph Pagadora, Marc Brockschmidt, Christopher A. Choquette-Choo, Arunkumar Byravan, Yifeng Lu, Xu Chen, Mia Chen, Kenton Lee, Rama Pasumarthi, Sijal Bhatnagar, Aditya Shah, Qiyin Wu, Zhuoyuan Chen, Zack Nado, Bartek Perz, Zixuan Jiang, David Kao, Ganesh Mallya, Nino Vieillard, Lantao Mei, Sertan Girgin, Mandy Jordan, Yeongil Ko, Alekh Agarwal, Yaxin Liu, Yasemin Altun, Raoul de Liedekerke, Anastasios Kementsietsidis, Daiyi Peng, Dangyi Liu, Utku Evci, Peter Humphreys, Austin Tarango, Xiang Deng, Yoad Lewenberg, Kevin Aydin, Chengda Wu, Bhavishya Mittal, Tsendsuren Munkhdalai, Kleopatra Chatziprimou, Rodrigo Benenson, Uri First, Xiao Ma, Jinning Li, Armand Joulin, Hamish Tomlinson, Tingnan Zhang, Milad Nasr, Zhi Hong, Michaël Sander, Lisa Anne Hendricks, Anuj Sharma, Andrew Bolt, Eszter Vértes, Jiri Simsa, Tomer Levinboim, Olcan Sercinoglu, Divyansh Shukla, Austin Wu, Craig Swanson, Danny Vainstein, Fan Bu, Bo Wang, Ryan Julian, Charles Yoon, Sergei Lebedev, Antonious Girgis, Bernd Bandemer, David Du, Todd Wang, Xi Chen, Ying Xiao, Peggy Lu, Natalie Ha, Vlad Ionescu, Simon Rowe, Josip Matak, Federico Lebron, Andreas Steiner, Lalit Jain, Manaal Faruqui, Nicolas Lacasse, Georgie Evans, Neesha Subramaniam, Dean Reich, Giulia Vezzani, Aditya Pandey, Joe Stanton, Tianhao Zhou, Liam McCafferty, Henry Griffiths, Verena Rieser, Soheil Hassas Yeganeh, Eleftheria Briakou, Lu Huang, Zichuan Wei, Liangchen Luo, Erik Jue, Gabby Wang, Victor Cotruta, Myriam Khan, Jongbin Park, Qiuchen Guo, Peiran Li, Rong Rong, Diego Antognini, Anastasia Petrushkina, Chetan Tekur, Eli Collins, Parul Bhatia, Chester Kwak, Wenhu Chen, Arvind Neelakantan, Immanuel Odisho, Sheng Peng, Vincent Nallatamby, Vaibhav Tulsyan, Fabian Pedregosa, Peng Xu, Raymond Lin, Yulong Wang, Emma Wang, Sholto Douglas, Reut Tsarfaty, Elena Gribovskaya, Renga Aravamudhan, Manu Agarwal, Mara Finkelstein, Qiao Zhang, Elizabeth Cole, Phil Crone, Sarmishta Velury, Anil Das, Chris Sauer, Luyao Xu, Danfeng Qin, Chenjie Gu, Dror Marcus, CJ Zheng, Wouter Van Gansbeke, Sobhan 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Yana Lunts, Dragos Dena, Zalán Borsos, Vered Cohen, Shujian Zhang, Will Grathwohl, Robert Dadashi, Morgan Redshaw, Joshua Kessinger, Julian Odell, Silvano Bonacina, Zihang Dai, Grace Chen, Ayush Dubey, Pablo Sprechmann, Mantas Pajarskas, Wenxuan Zhou, Niharika Ahuja, Tara Thomas, Martin Nikoltchev, Matija Kecman, Bharath Mankalale, Andrey Ryabtsev, Jennifer She, Christian Walder, Jiaming Shen, Lu Li, Carolina Parada, Sheena Panthaplackel, Okwan Kwon, Matt Lawlor, Utsav Prabhu, Yannick Schroecker, Marc’aurelio Ranzato, Pete Blois, Iurii Kemaev, Ting Yu, Dmitry Lepikhin, Hao Xiong, Sahand Sharifzadeh, Oleaser Johnson, Jeremiah Willcock, Rui Yao, Greg Farquhar, Sujoy Basu, Hidetoshi Shimokawa, Nina Anderson, Haiguang Li, Khiem Pham, Yizhong Liang, Sebastian Borgeaud, Alexandre Moufarek, Hideto Kazawa, Blair Kutzman, Marcin Sieniek, Sara Smoot, Ruth Wang, Natalie Axelsson, Nova Fallen, Prasha Sundaram, Yuexiang Zhai, Varun Godbole, Petros Maniatis, Alek Wang, Ilia Shumailov, Santhosh Thangaraj, Remi Crocker, Nikita Gupta, Gang Wu, Phil Chen, Gellért Weisz, Celine Smith, Mojtaba Seyedhosseini, Boya Fang, Xiyang Luo, Roey Yogev, Zeynep Cankara, Andrew Hard, Helen Ran, Rahul Sukthankar, George Necula, Gaël Liu, Honglong Cai, Praseem Banzal, Daniel Keysers, Sanjay Ghemawat, Connie Tao, Emma Dunleavy, Aditi Chaudhary, Wei Li, Maciej Mikuła, Chen-Yu Lee, Tiziana Refice, Krishna Somandepalli, Alexandre Fréchette, Dan Bahir, John Karro, Keith Rush, Sarah Perrin, Bill Rosgen, Xiaomeng Yang, Clara Huiyi Hu, Mahmoud Alnahlawi, Justin Mao-Jones, Roopal Garg, Hoang Nguyen, Bat-Orgil Batsaikhan, Iñaki Iturrate, Anselm Levskaya, Avi Singh, Ashyana Kachra, Tony Lu, Denis Petek, Zheng Xu, Mark Graham, Lukas Zilka, Yael Karov, Marija Kostelac, Fangyu Liu, Yaohui Guo, Weiyue Wang, Bernd Bohnet, Emily Pitler, Tony Bruguier, Keisuke Kinoshita, Chrysovalantis Anastasiou, Nilpa Jha, Ting Liu, Jerome Connor, Phil Wallis, Philip Pham, Eric Bailey, Shixin Li, Heng-Tze Cheng, Sally Ma, Haiqiong Li, Akanksha Maurya, Kate Olszewska, Manfred Warmuth, Christy Koh, Dominik Paulus, Siddhartha Reddy Jonnalagadda, Enrique Piqueras, Ali Elqursh, Geoff Brown, Hadar Shemtov, Loren Maggiore, Fei Xia, Ryan Foley, Beka Westberg, George van den Driessche, Livio Baldini Soares, Arjun Kar, Michael Quinn, Siqi Zuo, Jialin Wu, Kyle Kastner, Anna Bortsova, Aijun Bai, Ales Mikhalap, Luowei Zhou, Jennifer Brennan, Vinay Ramasesh, Honglei Zhuang, John Maggs, Johan Schalkwyk, Yuntao Xu, Hui Huang, Andrew Howard, Sasha Brown, Linting Xue, Gloria Shen, Brian Albert, Neha Jha, Daniel Zheng, Varvara Krayvanova, Spurthi Amba Hombaiah, Olivier Lacombe, Gautam Vasudevan, Dan Graur, Tian Xie, Meet Gandhi, Bangju Wang, Dustin Zelle, Harman Singh, Dahun Kim, Sébastien Cevey, Victor Ungureanu, Natasha Noy, Fei Liu, Annie Xie, Fangxiaoyu Feng, Katerina Tsihlas, Daniel Formoso, Neera Vats, Quentin Wellens, Yinan Wang, Niket Kumar Bhumihar, Samrat Ghosh, Matt Hoffman, Tom Lieber, Oran Lang, Kush Bhatia, Tom Paine, Aroonalok Pyne, Ronny Votel, Madeleine Clare Elish, Benoit Schillings, Alex Panagopoulos, Haichuan Yang, Adam Raveret, Zohar Yahav, Shuang Liu, Dalia El Badawy, Nishant Agrawal, Mohammed Badawi, Mahdi Mirzazadeh, Carla Bromberg, Fan Ye, Chang Liu, Tatiana Sholokhova, George-Cristian Muraru, Gargi Balasubramaniam, Jonathan Malmaud, Alen Carin, Danilo Martins, Irina Jurenka, Pankil Botadra, Dave Lacey, Richa Singh, Mariano Schain, Dan Zheng, Isabelle Guyon, Victor Lavrenko, Seungji Lee, Xiang Zhou, Demis Hassabis, Jeshwanth Challagundla, Derek Cheng, Nikhil Mehta, Matthew Mauger, Michela Paganini, Pushkar Mishra, Kate Lee, Zhang Li, Lexi Baugher, Ondrej Skopek, Max Chang, Amir Zait, Gaurav Menghani, Lizzetth Bellot, Guangxing Han, Jean-Michel Sarr, Sharat Chikkerur, Himanshu Sahni, Rohan Anil, Arun Narayanan, Chandu Thekkath, Daniele Pighin, Hana Strejček, Marko Velic, Fred Bertsch, Manuel Tragut, Keran Rong, Alicia Parrish, Kai Bailey, Jiho Park, Isabela Albuquerque, Abhishek Bapna, Rajesh Venkataraman, Alec Kosik, Johannes Griesser, Zhiwei Deng, Alek Andreev, Qingyun Dou, Kevin Hui, Fanny Wei, Xiaobin Yu, Lei Shu, Avia Aharon, David Barker, Badih Ghazi, Sebastian Flennerhag, Chris Breaux, Yuchuan Liu, Matthew Bilotti, Josh Woodward, Uri Alon, Stephanie Winkler, Tzu-Kuo Huang, Kostas Andriopoulos, João Gabriel Oliveira, Penporn Koanantakool, Berkin Akin, Michael Wunder, Cicero Nogueira dos Santos, Mohammad Hossein Bateni, Lin Yang, Dan Horgan, Beer Changpinyo, Keyvan Amiri, Min Ma, Dayeong Lee, Lihao Liang, Anirudh Baddepudi, Tejasi Latkar, Raia Hadsell, Jun Xu, Hairong Mu, Michael Han, Aedan Pope, Snchit Grover, Frank Kim, Ankit Bhagatwala, Guan Sun, Yamini Bansal, Amir Globerson, Alireza Nazari, Samira Daruki, Hagen Soltau, Jane Labanowski, Laurent El Shafey, Matt Harvey, Yanif Ahmad, Elan Rosenfeld, William Kong, Etienne Pot, Yi-Xuan Tan, Aurora Wei, Victoria Langston, Marcel Prasetya, Petar Veličković, Richard Killam, Robin Strudel, Darren Ni, Zhenhai Zhu, Aaron Archer, Kavya Kopparapu, Lynn Nguyen, Emilio Parisotto, Hussain Masoom, Sravanti Addepalli, Jordan Grimstad, Hexiang Hu, Joss Moore, Avinatan Hassidim, Le Hou, Mukund Raghavachari, Jared Lichtarge, Adam R. Brown, Hilal Dib, Natalia Ponomareva, Justin Fu, Yujing Zhang, Altaf Rahman, Joana Iljazi, Edouard Leurent, Gabriel Dulac-Arnold, Cosmo Du, Chulayuth Asawaroengchai, Larry Jin, Ela Gruzewska, Ziwei Ji, Benigno Uria, Daniel De Freitas, Paul Barham, Lauren Beltrone, Víctor Campos, Jun Yan, Neel Kovelamudi, Arthur Nguyen, Elinor Davies, Zhichun Wu, Zoltan Egyed, Kristina Toutanova, Nithya Attaluri, Hongliang Fei, Peter Stys, Siddhartha Brahma, Martin Izzard, Siva Velusamy, Scott Lundberg, Vincent Zhuang, Kevin Sequeira, Adam Santoro, Ehsan Amid, Ophir Aharoni, Shuai Ye, Mukund Sundararajan, Lijun Yu, Yu-Cheng Ling, Stephen Spencer, Hugo Song, Josip Djolonga, Christo Kirov, Sonal Gupta, Alessandro Bissacco, Clemens Meyer, Mukul Bhutani, Andrew Dai, Weiyi Wang, Siqi Liu, Ashwin Sreevatsa, Qijun Tan, Maria Wang, Lucy Kim, Yicheng Wang, Alex Irpan, Yang Xiao, Stanislav Fort, Yifan He, Alex Gurney, Bryan Gale, Yue Ma, Monica Roy, Viorica Patraucean, Taylan Bilal, Golnaz Ghiasi, Anahita Hosseini, Melvin Johnson, Zhuowan Li, Yi Tay, Benjamin Beyret, Katie Millican, Josef Broder, Mayank Lunayach, Danny Swisher, Eugen Vušak, David Parkinson, MH Tessler, Adi Mayrav Gilady, Richard Song, Allan Dafoe, Yves Raimond, Masa Yamaguchi, Itay Karo, Elizabeth Nielsen, Kevin Kilgour, Mike Dusenberry, Rajiv Mathews, Jiho Choi, Siyuan Qiao, Harsh Mehta, Sahitya Potluri, Chris Knutsen, Jialu Liu, Tat Tan, Kuntal Sengupta, Keerthana Gopalakrishnan, Abodunrinwa Toki, Mencher Chiang, Mike Burrows, Grace Vesom, Zafarali Ahmed, Ilia Labzovsky, Siddharth Vashishtha, Preeti Singh, Ankur Sharma, Ada Ma, Jinyu Xie, Pranav Talluri, Hannah Forbes-Pollard, Aarush Selvan, Joel Wee, Loic Matthey, Tom Funkhouser, Parthasarathy Gopavarapu, Lev Proleev, Cheng Li, Matt Thomas, Kashyap Kolipaka, Zhipeng Jia, Ashwin Kakarla, Srinivas Sunkara, Joan Puigcerver, Suraj Satishkumar Sheth, Emily Graves, Chen Wang, Sadh MNM Khan, Kai Kang, Shyamal Buch, Fred Zhang, Omkar Savant, David Soergel, Kevin Lee, Linda Friso, Xuanyi Dong, Rahul Arya, Shreyas Chandrakaladharan, Connor Schenck, Greg Billock, Tejas Iyer, Anton Bakalov, Leslie Baker, Alex Ruiz, Angad Chandorkar, Trieu Trinh, Matt Miecnikowski, Yanqi Zhou, Yangsibo Huang, Jiazhong Nie, Ali Shah, Ashish Thapliyal, Sam Haves, Lun Wang, Uri Shaham, Patrick Morris-Suzuki, Soroush Radpour, Leonard Berrada, Thomas Strohmann, Chaochao Yan, Jingwei Shen, Sonam Goenka, Tris Warkentin, Petar Dević, Dan Belov, Albert Webson, Madhavi Yenugula, Puranjay Datta, Jerry Chang, Nimesh Ghelani, Aviral Kumar, Vincent Perot, Jessica Lo, Yang Song, Herman Schmit, Jianmin Chen, Vasilisa Bashlovkina, Xiaoyue Pan, Diana Mincu, Paul Roit, Isabel Edkins, Andy Davis, Yujia Li, Ben Horn, Xinjian Li, Pradeep Kumar S, Eric Doi, Wanzheng Zhu, Sri Gayatri Sundara Padmanabhan, Siddharth Verma, Jasmine Liu, Heng Chen, Mihajlo Velimirović, Malcolm Reynolds, Priyanka Agrawal, Nick Sukhanov, Abhinit Modi, Siddharth Goyal, John Palowitch, Nima Khajehnouri, Wing Lowe, David Klinghoffer, Sharon Silver, Vinh Tran, Candice Schumann, Francesco Piccinno, Xi Liu, Mario Lučić, Xiaochen Yang, Sandeep Kumar, Ajay Kannan, Ragha Kotikalapudi, Mudit Bansal, Fabian Fuchs, Mohammad Javad Hosseini, Abdelrahman Abdelhamed, Dawn Bloxwich, Tianhe Yu, Ruoxin Sang, Gregory Thornton, Karan Gill, Yuchi Liu, Virat Shejwalkar, Jason Lin, Zhipeng Yan, Kehang Han, Thomas Buschmann, Michael Pliskin, Zhi Xing, Susheel Tatineni, Junlin Zhang, Sissie Hsiao, Gavin Buttimore, Marcus Wu, Zefei Li, Geza Kovacs, Legg Yeung, Tao Huang, Aaron Cohen, Bethanie Brownfield, Averi Nowak, Mikel Rodriguez, Tianze Shi, Hado van Hasselt, Kevin Cen, Deepanway Ghoshal, Kushal Majmundar, Weiren Yu, Warren, Chen, Danila Sinopalnikov, Hao Zhang, Vlado Galić, Di Lu, Zeyu Zheng, Maggie Song, Gary Wang, Gui Citovsky, Swapnil Gawde, Isaac Galatzer-Levy, David Silver, Ivana Balazevic, Dipanjan Das, Kingshuk Majumder, Yale Cong, Praneet Dutta, Dustin Tran, Hui Wan, Junwei Yuan, Daniel Eppens, Alanna Walton, Been Kim, Harry Ragan, James Cobon-Kerr, Lu Liu, Weijun Wang, Bryce Petrini, Jack Rae, Rakesh Shivanna, Yan Xiong, Chace Lee, Pauline Coquinot, Yiming Gu, Lisa Patel, Blake Hechtman, Aviel Boag, Orion Jankowski, Alex Wertheim, Alex Lee, Paul Covington, Hila Noga, Sam Sobell, Shanthal Vasanth, William Bono, Chirag Nagpal, Wei Fan, Xavier Garcia, Kedar Soparkar, Aybuke Turker, Nathan Howard, Sachit Menon, Yuankai Chen, Vikas Verma, Vladimir Pchelin, Harish Rajamani, Valentin Dalibard, Ana Ramalho, Yang Guo, Kartikeya Badola, Seojin Bang, Nathalie Rauschmayr, Julia Proskurnia, Sudeep Dasari, Xinyun Chen, Mikhail Sushkov, Anja Hauth, Pauline Sho, Abhinav Singh, Bilva Chandra, Allie Culp, Max Dylla, Olivier Bachem, James Besley, Heri Zhao, Timothy Lillicrap, Wei Wei, Wael Al Jishi, Ning Niu, Alban Rrustemi, Raphaël Lopez Kaufman, Ryan Poplin, Jewel Zhao, Minh Truong, Shikhar Bharadwaj, Ester Hlavnova, Eli Stickgold, Cordelia Schmid, Georgi Stephanov, Zhaoqi Leng, Frederick Liu, Léonard Hussenot, Shenil Dodhia, Juliana Vicente Franco, Lesley Katzen, Abhanshu Sharma, Sarah Cogan, Zuguang Yang, Aniket Ray, Sergi Caelles, Shen Yan, Ravin Kumar, Daniel Gillick, Renee Wong, Joshua Ainslie, Jonathan Hoech, Séb Arnold, Dan Abolafia, Anca Dragan, Ben Hora, Grace Hu, Alexey Guseynov, Yang Lu, Chas Leichner, Jinmeng Rao, Abhimanyu Goyal, Nagabhushan Baddi, Daniel Hernandez Diaz, Tim McConnell, Max Bain, Jake Abernethy, Qiqi Yan, Rylan Schaeffer, Paul Vicol, Will Thompson, Montse Gonzalez Arenas, Mathias Bellaiche, Pablo Barrio, Stefan Zinke, Riccardo Patana, Pulkit Mehta, JK Kearns, Avraham Ruderman, Scott Pollom, David D’Ambrosio, Cath Hope, Yang Yu, Andrea Gesmundo, Kuang-Huei Lee, Aviv Rosenberg, Yiqian Zhou, Yaoyiran Li, Drew Garmon, Yonghui Wu, Safeen Huda, Gil Fidel, Martin Baeuml, Jian Li, Phoebe Kirk, Rhys May, Tao Tu, Sara Mc Carthy, Toshiyuki Fukuzawa, Miranda Aperghis, Chih-Kuan Yeh, Toshihiro Yoshino, Bo Li, Austin Myers, Kaisheng Yao, Ben Limonchik, Changwan Ryu, Rohun Saxena, Alex Goldin, Ruizhe Zhao, Rocky Rhodes, Tao Zhu, Divya Tyam, Heidi Howard, Nathan Byrd, Hongxu Ma, Yan Wu, Ryan Mullins, Qingze Wang, Aida Amini, Sebastien Baur, Yiran Mao, Subhashini Venugopalan, Will Song, Wen Ding, Paul Collins, Sashank Reddi, Megan Shum, Andrei Rusu, Luisa Zintgraf, Kelvin Chan, Sheela Goenka, Mathieu Blondel, Michael Collins, Renke Pan, Marissa Giustina, Nikolai Chinaev, Christian Schuler, Ce Zheng, Jonas Valfridsson, Alyssa Loo, Alex Yakubovich, Jamie Smith, Tao Jiang, Rich Munoz, Gabriel Barcik, Rishabh Bansal, Mingyao Yang, Yilun Du, Pablo Duque, Mary Phuong, Alexandra Belias, Kunal Lad, Zeyu Liu, Tal Schuster, Karthik Duddu, Jieru Hu, Paige Kunkle, Matthew Watson, Jackson Tolins, Josh Smith, Denis Teplyashin, Garrett Bingham, Marvin Ritter, Marco Andreetto, Divya Pitta, Mohak Patel, Shashank Viswanadha, Trevor Strohman, Catalin Ionescu, Jincheng Luo, Yogesh Kalley, Jeremy Wiesner, Dan Deutsch, Derek Lockhart, Peter Choy, Rumen Dangovski, Chawin Sitawarin, Cat Graves, Tanya Lando, Joost van Amersfoort, Ndidi Elue, Zhouyuan Huo, Pooya Moradi, Jean Tarbouriech, Henryk Michalewski, Wenting Ye, Eunyoung Kim, Alex Druinsky, Florent Altché, Xinyi Chen, Artur Dwornik, Da-Cheng Juan, Rivka Moroshko, Horia Toma, Jarrod Kahn, Hai Qian, Maximilian Sieb, Irene Cai, Roman Goldenberg, Praneeth Netrapalli, Sindhu Raghuram, Yuan Gong, Lijie Fan, Evan Palmer, Yossi Matias, Valentin Gabeur, Shreya Pathak, Tom Ouyang, Don Metzler, Geoff Bacon, Srinivasan Venkatachary, Sridhar Thiagarajan, Alex Cullum, Eran Ofek, Vytenis Sakenas, Mohamed Hammad, Cesar Magalhaes, Mayank Daswani, Oscar Chang, Ashok Popat, Ruichao Li, Komal Jalan, Yanhan Hou, Josh Lipschultz, Antoine He, Wenhao Jia, Pier Giuseppe Sessa, Prateek Kolhar, William Wong, Sumeet Singh, Lukas Haas, Jay Whang, Hanna Klimczak-Plucińska, Georges Rotival, Grace Chung, Yiqing Hua, Anfal Siddiqui, Nicolas Serrano, Dongkai Chen, Billy Porter, Libin Bai, Keshav Shivam, Sho Arora, Partha Talukdar, Tom Cobley, Sangnie Bhardwaj, Evgeny Gladchenko, Simon Green, Kelvin Guu, Felix Fischer, Xiao Wu, Eric Wang, Achintya Singhal, Tatiana Matejovicova, James Martens, Hongji Li, Roma Patel, Elizabeth Kemp, Jiaqi Pan, Lily Wang, Blake JianHang Chen, Jean-Baptiste Alayrac, Navneet Potti, Erika Gemzer, Eugene Ie, Kay McKinney, Takaaki Saeki, Edward Chou, Pascal Lamblin, SQ Mah, Zach Fisher, Martin Chadwick, Jon Stritar, Obaid Sarvana, Andrew Hogue, Artem Shtefan, Hadi Hashemi, Yang Xu, Jindong Gu, Sharad Vikram, Chung-Ching Chang, Sabela Ramos, Logan Kilpatrick, Weijuan Xi, Jenny Brennan, Yinghao Sun, Abhishek Jindal, Ionel Gog, Dawn Chen, Felix Wu, Jason Lee, Sudhindra Kopalle, Srinadh Bhojanapalli, Oriol Vinyals, Natan Potikha, Burcu Karagol Ayan, Yuan Yuan, Michael Riley, Piotr Stanczyk, Sergey Kishchenko, Bing Wang, Dan Garrette, Antoine Yang, Vlad Feinberg, CJ Carey, Javad Azizi, Viral Shah, Erica Moreira, Chongyang Shi, Josh Feldman, Elizabeth Salesky, Thomas Lampe, Aneesh Pappu, Duhyeon Kim, Jonas Adler, Avi Caciularu, Brian Walker, Yunhan Xu, Yochai Blau, Dylan Scandinaro, Terry Huang, Sam El-Husseini, Abhishek Sinha, Lijie Ren, Taylor Tobin, Patrik Sundberg, Tim Sohn, Vikas Yadav, Mimi Ly, Emily Xue, Jing Xiong, Afzal Shama Soudagar, Sneha Mondal, Nikhil Khadke, Qingchun Ren, Ben Vargas, Stan Bileschi, Sarah Chakera, Cindy Wang, Boyu Wang, Yoni Halpern, Joe Jiang, Vikas Sindhwani, Petre Petrov, Pranavaraj Ponnuramu, Sanket Vaibhav Mehta, Yu Watanabe, Betty Chan, Matheus Wisniewski, Trang Pham, Jingwei Zhang, Conglong Li, Dario de Cesare, Art Khurshudov, Alex Vasiloff, Melissa Tan, Zoe Ashwood, Bobak Shahriari, Maryam Majzoubi, Garrett Tanzer, Olga Kozlova, Robin Alazard, James Lee-Thorp, Nguyet Minh Phu, Isaac Tian, Junwhan Ahn, Andy Crawford, Lauren Lax, Yuan Shangguan, Iftekhar Naim, David Ross, Oleksandr Ferludin, Tongfei Guo, Andrea Banino, Hubert Soyer, Xiaoen Ju, Dominika Rogozińska, Ishaan Malhi, Marcella Valentine, Daniel Balle, Apoorv Kulshreshtha, Maciej Kula, Yiwen Song, Sophia Austin, John Schultz, Roy Hirsch, Arthur Douillard, Apoorv Reddy, Michael Fink, Summer Yue, Khyatti Gupta, Adam Zhang, Norman Rink, Daniel McDuff, Lei Meng, András György, Yasaman Razeghi, Ricky Liang, Kazuki Osawa, Aviel Atias, Matan Eyal, Tyrone Hill, Nikolai Grigorev, Zhengdong Wang, Nitish Kulkarni, Rachel Soh, Ivan Lobov, Zachary Charles, Sid Lall, Kazuma Hashimoto, Ido Kessler, Victor Gomes, Zelda Mariet, Danny Driess, Alessandro Agostini, Canfer Akbulut, Jingcao Hu, Marissa Ikonomidis, Emily Caveness, Kartik Audhkhasi, Saurabh Agrawal, Ioana Bica, Evan Senter, Jayaram Mudigonda, Kelly Chen, Jingchen Ye, Xuanhui Wang, James Svensson, Philipp Fränken, Josh Newlan, Li Lao, Eva Schnider, Sami Alabed, Joseph Kready, Jesse Emond, Afief Halumi, Tim Zaman, Chengxi Ye, Naina Raisinghani, Vilobh Meshram, Bo Chang, Ankit Singh Rawat, Axel Stjerngren, Sergey Levi, Rui Wang, Xiangzhu Long, Mitchelle Rasquinha, Steven Hand, Aditi Mavalankar, Lauren Agubuzu, Sudeshna Roy, Junquan Chen, Jarek Wilkiewicz, Hao Zhou, Michal Jastrzebski, Qiong Hu, Agustin Dal Lago, Ramya Sree Boppana, Wei-Jen Ko, Jennifer Prendki, Yao Su, Zhi Li, Eliza Rutherford, Girish Ramchandra Rao, Ramona Comanescu, Adrià Puigdomènech, Qihang Chen, Dessie Petrova, Christine Chan, Vedrana Milutinovic, Felipe Tiengo Ferreira, Chin-Yi Cheng, Ming Zhang, Tapomay Dey, Sherry Yang, Ramesh Sampath, Quoc Le, Howard Zhou, Chu-Cheng Lin, Hoi Lam, Christine Kaeser-Chen, Kai Hui, Dean Hirsch, Tom Eccles, Basil Mustafa, Shruti Rijhwani, Morgane Rivière, Yuanzhong Xu, Junjie Wang, Xinyang Geng, Xiance Si, Arjun Khare, Cheolmin Kim, Vahab Mirrokni, Kamyu Lee, Khuslen Baatarsukh, Nathaniel Braun, Lisa Wang, Pallavi LV, Richard Tanburn, Yuvein, Zhu, Fangda Li, Setareh Ariafar, Dan Goldberg, Ken Burke, Daniil Mirylenka, Meiqi Guo, Olaf Ronneberger, Hadas Natalie Vogel, Liqun Cheng, Nishita Shetty, Johnson Jia, Thomas Jimma, Corey Fry, Ted Xiao, Martin Sundermeyer, Ryan Burnell, Yannis Assael, Mario Pinto, JD Chen, Rohit Sathyanarayana, Donghyun Cho, Jing Lu, Rishabh Agarwal, Sugato Basu, Lucas Gonzalez, Dhruv Shah, Meng Wei, Dre Mahaarachchi, Rohan Agrawal, Tero Rissa, Yani Donchev, Ramiro Leal-Cavazos, Adrian Hutter, Markus Mircea, Alon Jacovi, Faruk Ahmed, Jiageng Zhang, Shuguang Hu, Bo-Juen Chen, Jonni Kanerva, Guillaume Desjardins, Andrew Lee, Nikos Parotsidis, Asier Mujika, Tobias Weyand, Jasper Snoek, Jo Chick, Kai Chen, Paul Chang, Ethan Mahintorabi, Zi Wang, Tolly Powell, Orgad Keller, Abhirut Gupta, Claire Sha, Kanav Garg, Nicolas Heess, Ágoston Weisz, Cassidy Hardin, Bartek Wydrowski, Ben Coleman, Karina Zainullina, Pankaj Joshi, Alessandro Epasto, Terry Spitz, Binbin Xiong, Kai Zhao, Arseniy Klimovskiy, Ivy Zheng, Johan Ferret, Itay Yona, Waleed Khawaja, Jean-Baptiste Lespiau, Maxim Krikun, Siamak Shakeri, Timothee Cour, Bonnie Li, Igor Krivokon, Dan Suh, Alex Hofer, Jad Al Abdallah, Nikita Putikhin, Oscar Akerlund, Silvio Lattanzi, Anurag Kumar, Shane Settle, Himanshu Srivastava, Folawiyo Campbell-Ajala, Edouard Rosseel, Mihai Dorin Istin, Nishanth Dikkala, Anand Rao, Nick Young, Kate Lin, Dhruva Bhaswar, Yiming Wang, Jaume Sanchez Elias, Kritika Muralidharan, James Keeling, Dayou Du, Siddharth Gopal, Gregory Dibb, Charles Blundell, Manolis Delakis, Jacky Liang, Marco Tulio Ribeiro, Georgi Karadzhov, Guillermo Garrido, Ankur Bapna, Jiawei Cao, Adam Sadovsky, Pouya Tafti, Arthur Guez, Coline Devin, Yixian Di, Jinwei Xing, Chuqiao, Xu, Hanzhao Lin, Chun-Te Chu, Sameera Ponda, Wesley Helmholz, Fan Yang, Yue Gao, Sara Javanmardi, Wael Farhan, Alex Ramirez, Ricardo Figueira, Khe Chai Sim, Yuval Bahat, Ashwin Vaswani, Liangzhe Yuan, Gufeng Zhang, Leland Rechis, Hanjun Dai, Tayo Oguntebi, Alexandra Cordell, Eugénie Rives, Kaan Tekelioglu, Naveen Kumar, Bing Zhang, Aurick Zhou, Nikolay Savinov, Andrew Leach, Alex Tudor, Sanjay Ganapathy, Yanyan Zheng, Mirko Rossini, Vera Axelrod, Arnaud Autef, Yukun Zhu, Zheng Zheng, Mingda Zhang, Baochen Sun, Jie Ren, Nenad Tomasev, Nithish Kannen, Amer Sinha, Charles Chen, Louis O’Bryan, Alex Pak, Aditya Kusupati, Weel Yang, Deepak Ramachandran, Patrick Griffin, Seokhwan Kim, Philipp Neubeck, Craig Schiff, Tammo Spalink, Mingyang Ling, Arun Nair, Ga-Young Joung, Linda Deng, Avishkar Bhoopchand, Lora Aroyo, Tom Duerig, Jordan Griffith, Gabe Barth-Maron, Jake Ades, Alex Haig, Ankur Taly, Yunting Song, Paul Michel, Dave Orr, Dean Weesner, Corentin Tallec, Carrie Grimes Bostock, Paul Niemczyk, Andy Twigg, Mudit Verma, Rohith Vallu, Henry Wang, Marco Gelmi, Kiranbir Sodhia, Aleksandr Chuklin, Omer Goldman, Jasmine George, Liang Bai, Kelvin Zhang, Petar Sirkovic, Efrat Nehoran, Golan Pundak, Jiaqi Mu, Alice Chen, Alex Greve, Paulo Zacchello, David Amos, Heming Ge, Eric Noland, Colton Bishop, Jeffrey Dudek, Youhei Namiki, Elena Buchatskaya, Jing Li, Dorsa Sadigh, Masha Samsikova, Dan Malkin, Damien Vincent, Robert David, Rob Willoughby, Phoenix Meadowlark, Shawn Gao, Yan Li, Raj Apte, Amit Jhindal, Stein Xudong Lin, Alex Polozov, Zhicheng Wang, Tomas Mery, Anirudh GP, Varun Yerram, Sage Stevens, Tianqi Liu, Noah Fiedel, Charles Sutton, Matthew Johnson, Xiaodan Song, Kate Baumli, Nir Shabat, Muqthar Mohammad, Hao Liu, Marco Selvi, Yichao Zhou, Mehdi Hafezi Manshadi, Chu-ling Ko, Anthony Chen, Michael Bendersky, Jorge Gonzalez Mendez, Nisarg Kothari, Amir Zandieh, Yiling Huang, Daniel Andor, Ellie Pavlick, Idan Brusilovsky, Jitendra Harlalka, Sally Goldman, Andrew Lampinen, Guowang Li, Asahi Ushio, Somit Gupta, Lei Zhang, Chuyuan Kelly Fu, Madhavi Sewak, Timo Denk, Jed Borovik, Brendan Jou, Avital Zipori, Prateek Jain, Junwen Bai, Thang Luong, Jonathan Tompson, Alice Li, Li Liu, George Powell, Jiajun Shen, Alex Feng, Grishma Chole, Da Yu, Yinlam Chow, Tongxin Yin, Eric Malmi, Kefan Xiao, Yash Pande, Shachi Paul, Niccolò Dal Santo, Adil Dostmohamed, Sergio Guadarrama, Aaron Phillips, Thanumalayan Sankaranarayana Pillai, Gal Yona, Amin Ghafouri, Preethi Lahoti, Benjamin Lee, Dhruv Madeka, Eren Sezener, Simon Tokumine, Adrian Collister, Nicola De Cao, Richard Shin, Uday Kalra, Parker Beak, Emily Nottage, Ryo Nakashima, Ivan Jurin, Vikash Sehwag, Meenu Gaba, Junhao Zeng, Kevin R. McKee, Fernando Pereira, Tamar Yakar, Amayika Panda, Arka Dhar, Peilin Zhong, Daniel Sohn, Mark Brand, Lars Lowe Sjoesund, Viral Carpenter, Sharon Lin, Shantanu Thakoor, Marcus Wainwright, Ashwin Chaugule, Pranesh Srinivasan, Muye Zhu, Bernett Orlando, Jack Weber, Ayzaan Wahid, Gilles Baechler, Apurv Suman, Jovana Mitrović, Gabe Taubman, Honglin Yu, Helen King, Josh Dillon, Cathy Yip, Dhriti Varma, Tomas Izo, Levent Bolelli, Borja De Balle Pigem, Julia Di Trapani, Fotis Iliopoulos, Adam Paszke, Nishant Ranka, Joe Zou, Francesco Pongetti, Jed McGiffin, Alex Siegman, Rich Galt, Ross Hemsley, Goran Žužić, Victor Carbune, Tao Li, Myle Ott, Félix de Chaumont Quitry, David Vilar Torres, Yuri Chervonyi, Tomy Tsai, Prem Eruvbetine, Samuel Yang, Matthew Denton, Jake Walker, Slavica Andačić, Idan Heimlich Shtacher, Vittal Premachandran, Harshal Tushar Lehri, Cip Baetu, Damion Yates, Lampros Lamprou, Mariko Iinuma, Ioana Mihailescu, Ben Albrecht, Shachi Dave, Susie Sargsyan, Bryan Perozzi, Lucas Manning, Chiyuan Zhang, Denis Vnukov, Igor Mordatch, Raia Hadsell Wolfgang Macherey, Ryan Kappedal, Jim Stephan, Aditya Tripathi, Klaus Macherey, Jun Qian, Abhishek Bhowmick, Shekoofeh Azizi, Rémi Leblond, Shiva Mohan Reddy Garlapati, Timothy Knight, Matthew Wiethoff, Wei-Chih Hung, Anelia Angelova, Georgios Evangelopoulos, Pawel Janus, Dimitris Paparas, Matthew Rahtz, Ken Caluwaerts, Vivek Sampathkumar, Daniel Jarrett, Shadi Noghabi, Antoine Miech, Chak Yeung, Geoff Clark, Henry Prior, Fei Zheng, Jean Pouget-Abadie, Indro Bhattacharya, Kalpesh Krishna, Will Bishop, Zhe Yuan, Yunxiao Deng, Ashutosh Sathe, Kacper Krasowiak, Ciprian Chelba, Cho-Jui Hsieh, Kiran Vodrahalli, Buhuang Liu, Thomas Köppe, Amr Khalifa, Lubo Litchev, Pichi Charoenpanit, Reed Roberts, Sachin Yadav, Yasumasa Onoe, Desi Ivanov, Megha Mohabey, Vighnesh Birodkar, Nemanja Rakićević, Pierre Sermanet, Vaibhav Mehta, Krishan Subudhi, Travis Choma, Will Ng, Luheng He, Kathie Wang, Tasos Kementsietsidis, Shane Gu, Mansi Gupta, Andrew Nystrom, Mehran Kazemi, Timothy Chung, Nacho Cano, Nikhil Dhawan, Yufei Wang, Jiawei Xia, Trevor Yacovone, Eric Jia, Mingqing Chen, Simeon Ivanov, Ashrith Sheshan, Sid Dalmia, Paweł Stradomski, Pengcheng Yin, Salem Haykal, Congchao Wang, Dennis Duan, Neslihan Bulut, Greg Kochanski, Liam MacDermed, Namrata Godbole, Shitao Weng, Jingjing Chen, Rachana Fellinger, Ramin Mehran, Daniel Suo, Hisham Husain, Tong He, Kaushal Patel, Joshua Howland, Randall Parker, Kelvin Nguyen, Sharath Maddineni, Chris Rawles, Mina Khan, Shlomi Cohen-Ganor, Amol Mandhane, Xinyi Wu, Chenkai Kuang, Iulia Comşa, Ramya Ganeshan, Hanie Sedghi, Adam Bloniarz, Nuo Wang Pierse, Anton Briukhov, Petr Mitrichev, Anita Gergely, Serena Zhan, Allan Zhou, Nikita Saxena, Eva Lu, Josef Dean, Ashish Gupta, Nicolas Perez-Nieves, Renjie Wu, Cory McLean, Wei Liang, Disha Jindal, Anton Tsitsulin, Wenhao Yu, Kaiz Alarakyia, Tom Schaul, Piyush Patil, Peter Sung, Elijah Peake, Hongkun Yu, Feryal Behbahani, JD Co-Reyes, Alan Ansell, Sean Sun, Clara Barbu, Jonathan Lee, Seb Noury, James Allingham, Bilal Piot, Mohit Sharma, Christopher Yew, Ivan Korotkov, Bibo Xu, Demetra Brady, Goran Petrovic, Shibl Mourad, Claire Cui, Aditya Gupta, Parker Schuh, Saarthak Khanna, Anna Goldie, Abhinav Arora, Vadim Zubov, Amy Stuart, Mark Epstein, Yun Zhu, Jianqiao Liu, Yury Stuken, Ziyue Wang, Karolis Misiunas, Dee Guo, Ashleah Gill, Ale Hartman, Zaid Nabulsi, Aurko Roy, Aleksandra Faust, Jason Riesa, Ben Withbroe, Mengchao Wang, Marco Tagliasacchi, Andreea Marzoca, James Noraky, Serge Toropov, Malika Mehrotra, Bahram Raad, Sanja Deur, Steve Xu, Marianne Monteiro, Zhongru Wu, Yi Luan, Sam Ritter, Nick Li, Håvard Garnes, Yanzhang He, Martin Zlocha, Jifan Zhu, Matteo Hessel, Will Wu, Spandana Raj Babbula, Chizu Kawamoto, Yuanzhen Li, Mehadi Hassen, Yan Wang, Brian Wieder, James Freedman, Yin Zhang, Xinyi Bai, Tianli Yu, David Reitter, XiangHai Sheng, Mateo Wirth, Aditya Kini, Dima Damen, Mingcen Gao, Rachel Hornung, Michael Voznesensky, Brian Roark, Adhi Kuncoro, Yuxiang Zhou, Rushin Shah, Anthony Brohan, Kuangyuan Chen, James Wendt, David Rim, Paul Kishan Rubenstein, Jonathan Halcrow, Michelle Liu, Ty Geri, Yunhsuan Sung, Jane Shapiro, Shaan Bijwadia, Chris Duvarney, Christina Sorokin, Paul Natsev, Reeve Ingle, Pramod Gupta, Young Maeng, Ndaba Ndebele, Kexin Zhu, Valentin Anklin, Katherine Lee, Yuan Liu, Yaroslav Akulov, Shaleen Gupta, Guolong Su, Flavien Prost, Tianlin Liu, Vitaly Kovalev, Pol Moreno, Martin Scholz, Sam Redmond, Zongwei Zhou, Alex Castro-Ros, André Susano Pinto, Dia Kharrat, Michal Yarom, Rachel Saputro, Jannis Bulian, Ben Caine, Ji Liu, Abbas Abdolmaleki, Shariq Iqbal, Tautvydas Misiunas, Mikhail Sirotenko, Shefali Garg, Guy Bensky, Huan Gui, Xuezhi Wang, Raphael Koster, Mike Bernico, Da Huang, Romal Thoppilan, Trevor Cohn, Ben Golan, Wenlei Zhou, Andrew Rosenberg, Markus Freitag, Tynan Gangwani, Vincent Tsang, Anand Shukla, Xiaoqi Ren, Minh Giang, Chi Zou, Andre Elisseeff, Charline Le Lan, Dheeru Dua, Shuba Lall, Pranav Shyam, Frankie Garcia, Sarah Nguyen, Michael Guzman, AJ Maschinot, Marcello Maggioni, Ming-Wei Chang, Karol Gregor, Lotte Weerts, Kumaran Venkatesan, Bogdan Damoc, Leon Liu, Jan Wassenberg, Lewis Ho, Becca Roelofs, Majid Hadian, François-Xavier Aubet, Yu Liang, Sami Lachgar, Danny Karmon, Yong Cheng, Amelio Vázquez-Reina, Angie Chen, Zhuyun Dai, Andy Brock, Shubham Agrawal, Chenxi Pang, Peter Garst, Mariella Sanchez-Vargas, Ivor Rendulic, Aditya Ayyar, Andrija Ražnatović, Olivia Ma, Roopali Vij, Neha Sharma, Ashwin Balakrishna, Bingyuan Liu, Ian Mackinnon, Sorin Baltateanu, Petra Poklukar, Gabriel Ibagon, Colin Ji, Hongyang Jiao, Isaac Noble, Wojciech Stokowiec, Zhihao Li, Jeff Dean, David Lindner, Mark Omernick, Kristen Chiafullo, Mason Dimarco, Vitor Rodrigues, Vittorio Selo, Garrett Honke, Xintian, Wu, Wei He, Adam Hillier, Anhad Mohananey, Vihari Piratla, Chang Ye, Chase Malik, Sebastian Riedel, Samuel Albanie, Zi Yang, Kenny Vassigh, Maria Bauza, Sheng Li, Yiqing Tao, Nevan Wichers, Andrii Maksai, Abe Ittycheriah, Ross Mcilroy, Bryan Seybold, Noah Goodman, Romina Datta, Steven M. Hernandez, Tian Shi, Yony Kochinski, Anna Bulanova, Ken Franko, Mikita Sazanovich, Nicholas FitzGerald, Praneeth Kacham, Shubha Srinivas Raghvendra, Vincent Hellendoorn, Alexander Grushetsky, Julian Salazar, Angeliki Lazaridou, Jason Chang, Jan-Thorsten Peter, Sushant Kafle, Yann Dauphin, Abhishek Rao, Filippo Graziano, Izhak Shafran, Yuguo Liao, Tianli Ding, Geng Yan, Grace Chu, Zhao Fu, Vincent Roulet, Gabriel Rasskin, Duncan Williams, Shahar Drath, Alex Mossin, Raphael Hoffmann, Jordi Orbay, Francesco Bertolini, Hila Sheftel, Justin Chiu, Siyang Xue, Yuheng Kuang, Ferjad Naeem, Swaroop Nath, Nana Nti, Phil Culliton, Kashyap Krishnakumar, Michael Isard, Pei Sun, Ayan Chakrabarti, Nathan Clement, Regev Cohen, Arissa Wongpanich, GS Oh, Ashwin Murthy, Hao Zheng, Jessica Hamrick, Oskar Bunyan, Suhas Ganesh, Nitish Gupta, Roy Frostig, John Wieting, Yury Malkov, Pierre Marcenac, Zhixin, Lai, Xiaodan Tang, Mohammad Saleh, Fedir Zubach, Chinmay Kulkarni, Huanjie Zhou, Vicky Zayats, Nan Ding, Anshuman Tripathi, Arijit Pramanik, Patrik Zochbauer, Harish Ganapathy, Vedant Misra, Zach Behrman, Hugo Vallet, Mingyang Zhang, Mukund Sridhar, Ye Jin, Mohammad Babaeizadeh, Siim Põder, Megha Goel, Divya Jain, Tajwar Nasir, Shubham Mittal, Tim Dozat, Diego Ardila, Aliaksei Severyn, Fabio Pardo, Sammy Jerome, Siyang Qin, Louis Rouillard, Amir Yazdanbakhsh, Zizhao Zhang, Shivani Agrawal, Kaushik Shivakumar, Caden Lu, Praveen Kallakuri, Rachita Chhaparia, Kanishka Rao, Charles Kwong, Asya Fadeeva, Shitij Nigam, Yan Virin, Yuan Zhang, Balaji Venkatraman, Beliz Gunel, Marc Wilson, Huiyu Wang, Abhinav Gupta, Xiaowei Xu, Adrien Ali Taïga, Kareem Mohamed, Doug Fritz, Daniel Rodriguez, Zoubin Ghahramani, Harry Askham, Lior Belenki, James Zhao, Rahul Gupta, Krzysztof Jastrzębski, Takahiro Kosakai, Kaan Katircioglu, Jon Schneider, Rina Panigrahy, Konstantinos Bousmalis, Peter Grabowski, Prajit Ramachandran, Chaitra Hegde, Mihaela Rosca, Angelo Scorza Scarpati, Kyriakos Axiotis, Ying Xu, Zach Gleicher, Assaf Hurwitz Michaely, Mandar Sharma, Sanil Jain, Christoph Hirnschall, Tal Marian, Xuhui Jia, Kevin Mather, Kilol Gupta, Linhai Qiu, Nigamaa Nayakanti, Lucian Ionita, Steven Zheng, Lucia Loher, Kurt Shuster, Igor Petrovski, Roshan Sharma, Rahma Chaabouni, Angel Yeh, James An, Arushi Gupta, Steven Schwarcz, Seher Ellis, Sam Conway-Rahman, Javier Snaider, Alex Zhai, James Atwood, Daniel Golovin, Liqian Peng, Te I, Vivian Xia, Salvatore Scellato, Mahan Malihi, Arthur Bražinskas, Vlad-Doru Ion, Younghoon Jun, James Swirhun, Soroosh Mariooryad, Jiao Sun, Steve Chien, Rey Coaguila, Ariel Brand, Yi Gao, Tom Kwiatkowski, Roee Aharoni, Cheng-Chun Lee, Mislav Žanić, Yichi Zhang, Dan Ethier, Vitaly Nikolaev, Pranav Nair, Yoav Ben Shalom, Hen Fitoussi, Jai Gupta, Hongbin Liu, Dee Cattle, Tolga Bolukbasi, Ben Murdoch, Fantine Huot, Yin Li, Chris Hahn, Urvashi Khandelwal, Frederik Benzing, Arthur Conmy, Andrey Simanovsky, Françoise Beaufays, Eugene Weinstein, Tongzhou Chen, Luke Leonhard, Bhuvana Ramabhadran

Categories: cs.CL, cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2507.06261v3.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2507.06261v3

Published: 2025-07-07T17:36:04Z

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7. MCPEval: Automatic MCP-based Deep Evaluation for AI Agent Models

The rapid rise of Large Language Models (LLMs)-based intelligent agents underscores the need for robust, scalable evaluation frameworks. Existing methods rely on static benchmarks and labor-intensive data collection, limiting practical assessment. We introduce \oursystemname, an open-source Model Context Protocol (MCP)-based framework that automates end-to-end task generation and deep evaluation of LLM agents across diverse domains. MCPEval standardizes metrics, seamlessly integrates with native agent tools, and eliminates manual effort in building evaluation pipelines. Empirical results across five real-world domains show its effectiveness in revealing nuanced, domain-specific performance. We publicly release MCPEval https://github.com/SalesforceAIResearch/MCPEval to promote reproducible and standardized LLM agent evaluation.

中文摘要

基于大型语言模型 （LLM） 的智能代理的迅速崛起凸显了对强大、可扩展的评估框架的需求。现有方法依赖于静态基准和劳动密集型数据收集，限制了实际评估。我们介绍了 \oursystemname，这是一个基于开源模型上下文协议 （MCP） 的框架，可自动生成端到端任务，并对不同领域的 LLM 代理进行深入评估。MCPEval 标准化了指标，与本机代理工具无缝集成，并消除了构建评估管道的手动工作。五个真实领域的实证结果表明，它在揭示细微的、特定于领域的性能方面是有效的。我们公开发布 MCPEval https://github.com/SalesforceAIResearch/MCPEval，以促进可重复和标准化的 LLM 代理评估。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文介绍了 MCPEval，这是一个基于模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）的自动化深度评估框架，旨在解决大型语言模型（LLMs）基础智能代理（AI agents）评估中的关键问题。具体来说，它试图解决以下几个主要问题：

1. 现有评估方法的局限性：

   • 静态基准测试的不足：早期的评估方法依赖于静态、预定义的任务，无法捕捉到真实世界中交互式的代理工作流程。
   • 缺乏深度工具集成：尽管已经有一些动态和交互式的基准测试，但这些方法仍然缺乏与实际工具的深度集成，导致评估结果的可重复性和鲁棒性受限。
   • 手动任务创建和验证的瓶颈：现有的评估方法通常需要手动创建任务和进行劳动密集型的人类评估，这限制了评估的可扩展性和效率。

2. 评估的标准化和自动化：

   • 标准化评估流程：MCPEval 提供了一个标准化的评估框架，能够自动化地生成任务、验证任务，并对 LLM 代理进行全面评估，消除了手动数据收集和评估流程的瓶颈。
   • 跨领域评估：该框架能够在多个领域（如医疗保健、Airbnb、体育、国家公园和金融）中进行评估，揭示不同领域中代理的具体性能差异。

3. 提供深度分析和可操作的见解：

   • 详细的任务轨迹和协议交互数据：MCPEval 系统地收集详细的任务轨迹和协议交互数据，提供了对代理行为的前所未有的可见性，并生成了有价值的用于迭代改进的数据集。
   • 多维度评估：通过工具调用匹配和 LLM 评判（LLM Judging）两个互补的视角，MCPEval 提供了对代理性能的全面分析，揭示了代理在规划、执行、上下文感知等方面的表现。

4. 促进可重复性和标准化的评估实践：

   • 开源平台：MCPEval 作为一个开源工具包发布，旨在促进 LLM 代理社区的可重复性、可扩展性和标准化评估实践，加速 LLM 研究的实用进展。

总的来说，MCPEval 旨在通过自动化和标准化的评估流程，提供对 LLM 代理在多个领域中交互能力的深度分析，从而帮助开发者优化他们的实现，并为 LLM 代理的快速部署和适应提供支持。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与MCPEval相关的研究工作，这些工作主要集中在以下几个方面：

LLM和代理评估框架的演变

• 静态基准测试：早期的LLM评估依赖于静态、预定义的任务，如HELM、BIG-bench和MMLU等。这些基准测试虽然基础性强，但无法捕捉到真实世界中交互式的代理工作流程。
• 动态和交互式基准测试：为了克服数据污染问题，一些新的基准测试采用了时间截止、LLM生成等策略，如LiveBench和MMLU-Pro。这些方法虽然在一定程度上提高了评估的动态性，但仍然存在局限性。
• 多轮对话和代理性能评估：随着对LLM交互性需求的增加，出现了如MT-Bench、AgentBoard和AgentBench等评估框架，这些框架专注于多轮对话和代理性能的评估，但许多仍然缺乏与实际工具的深度集成。

深度系统集成的代理评估

• 系统级交互评估：随着代理在真实数字环境中操作的增加，评估重点转向了测量系统级交互。例如，OSWorld评估基于GUI的任务执行，而LangChain、AutoGen和CrewAI等框架则强调了评估工具的缺乏。
• MCP标准：MCP作为LLM-工具通信的关键标准，为基于协议的评估提供了基础。MCP-Radar和MCPWorld等框架评估了工具使用效果和任务完成情况，而MCPEval则在此基础上提供了更细粒度的代理-协议交互保真度分析。

合成数据生成

• LLM生成评估数据：最近的研究利用LLM生成评估数据，从简单的指令-响应对到丰富、交互式的场景。例如，AgentEval和LAMSimulator等系统利用执行反馈实现了闭环系统，自动验证任务的正确性。
• MCPEval的创新：MCPEval在这些研究的基础上，使用合成数据评估代理在MCP下的交互，生成工具使用任务，并通过自动化验证生成高质量的任务和收集真实轨迹。

其他相关研究

• 领域特定的评估：在特定领域，如WebArena、SWE-bench、OSWorld和REALM-Bench等，已经开发出了专注于目标驱动行动的评估框架。
• 代理行为的深度分析：一些研究工作如AgentEval和LAMSimulator等，通过多智能体系统自动提出和评分评估标准，为代理行为的深度分析提供了新的视角。

这些相关研究为MCPEval的开发提供了背景和基础，MCPEval通过整合这些研究的成果，提出了一个更加自动化、标准化和深度的评估框架，以满足LLM代理评估的需要。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出 MCPEval 框架来解决现有 LLM 代理评估方法的局限性问题。MCPEval 是一个基于模型上下文协议（MCP）的自动化深度评估框架，它通过以下几个关键机制来解决这些问题：

1. 自动化任务生成和验证

• 任务生成：MCPEval 采用了一个两步的 MCP 基任务生成流程。首先，MCP 服务器通过工具调用方法收集工具的规格，并将其转化为提示。然后，一个任务生成 LLM 生成详细的任务指令，确保包含工具调用所需的所有信息。
• 任务验证：生成的任务可能不包含所有必要的信息来填充工具参数，因此需要一个验证阶段。MCPEval 使用一个前沿代理作为 MCP 客户端，与 MCP 服务器进行交互，执行生成的任务。如果任务执行成功，则直接生成验证任务和相应的真值轨迹。如果任务执行失败，代理将发起任务更新请求，提示生成更精确的任务描述。这个迭代的验证和细化过程确保了生成高质量的任务，适用于全面评估。

2. 深度模型评估

• 工具调用匹配：MCPEval 系统地评估 LLM 代理模型，通过将被测试的模型作为 MCP 客户端，要求其完成一组经过验证的任务。框架通过工具调用匹配来严格比较模型的工具使用与参考轨迹。
• LLM 评判：除了工具调用匹配，MCPEval 还使用 LLM 评判来评估模型在规划、执行流程、上下文感知等方面的表现。通过结合这些分析结果，MCPEval 自动生成全面的报告，详细说明每个代理模型的优势、劣势以及在多个领域的表现。

3. 标准化和可扩展性

• 标准化评估流程：MCPEval 提供了一个标准化的评估流程，能够自动化地生成任务、验证任务，并对 LLM 代理进行全面评估，消除了手动数据收集和评估流程的瓶颈。
• 跨领域评估：该框架能够在多个领域（如医疗保健、Airbnb、体育、国家公园和金融）中进行评估，揭示不同领域中代理的具体性能差异。这种跨领域的评估能力使得 MCPEval 能够提供更全面的性能分析。

4. 提供深度分析和可操作的见解

• 详细的任务轨迹和协议交互数据：MCPEval 系统地收集详细的任务轨迹和协议交互数据，提供了对代理行为的前所未有的可见性，并生成了有价值的用于迭代改进的数据集。
• 多维度评估：通过工具调用匹配和 LLM 评判两个互补的视角，MCPEval 提供了对代理性能的全面分析，揭示了代理在规划、执行、上下文感知等方面的表现。这种多维度的评估方法使得 MCPEval 能够提供比传统评估方法更深入的见解。

5. 开源和可重复性

• 开源平台：MCPEval 作为一个开源工具包发布，旨在促进 LLM 代理社区的可重复性、可扩展性和标准化评估实践，加速 LLM 研究的实用进展。通过开源，MCPEval 为研究社区提供了一个标准化的平台，使得不同的研究者可以一致地比较和验证不同的方法。

通过这些机制，MCPEval 不仅解决了现有评估方法的局限性，还提供了一个全面、自动化和标准化的评估框架，能够揭示 LLM 代理在多个领域的具体性能差异，并为开发者提供可操作的反馈，以优化他们的实现。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了广泛的实验，以评估 MCPEval 框架的有效性和实用性。以下是实验的主要内容和结果：

实验设置

• 模型选择：实验包括了10种不同的模型，涵盖了不同的架构和能力。这些模型包括7种 OpenAI 模型（如 GPT-4o、GPT-4.1-mini 等）和3种开源模型（如 Mistral-Small-24B、Qwen3-32B 等）。
• 领域覆盖：实验涉及5个实际应用领域，包括医疗保健、Airbnb、体育、国家公园和金融。每个领域都有特定的任务和工具，例如医疗保健领域的医学术语查找、药物信息查询等。
• 评估标准：评估方法结合了工具调用分析和 LLM 评判分析，覆盖了676个任务，对所有10种模型进行了详细的评估。

实验结果

• 跨领域模型比较：通过工具调用标准和LLM评判标准对模型进行比较。结果显示，GPT-4变体在多个领域中表现领先，而开源模型表现参差不齐。例如，较小的模型如o4-mini在某些任务中表现优于较大的开源模型。
• 细粒度标准比较：对不同模型在工具调用和LLM评判方面的表现进行了详细比较。例如，在工具调用方面，gpt4.1-mini在参数匹配和顺序匹配方面得分最高，而o3模型在工具调用精度指标方面表现较低，这可能表明o3采用了与gpt4.1不同的API交互方式。
• 领域性能分析：对不同领域的性能进行了全面分析，揭示了不同领域中任务复杂性和工具调用质量的差异。例如，医疗保健领域由于其标准化的数据和API输出与用户需求的强对齐而表现最佳，而国家公园领域由于复杂的地理数据集成而表现最差。
• 性能差距分析：分析了模型在执行和完成任务方面的性能差距。结果显示，大多数模型在执行轨迹方面表现优于完成质量，这表明当前的LLM在综合能力上存在成熟度差距。
• 模型性能层次：通过工具调用和LLM评判的二维比较，揭示了模型之间的性能层次。OpenAI的模型在整体质量上优于开源模型，并且具有更低的方差，表明更稳定的工具使用能力。
• 性能相关性分析：展示了所有LLM模型和领域中执行与完成之间的普遍差距。例如，金融领域虽然在执行轨迹方面得分很高，但在完成质量方面却有所下降，而医疗保健领域则表现出最平衡的性能。

实验结论

• MCPEval能够揭示LLM代理在不同领域的细微性能差异，并提供超出传统评估指标的可操作见解。
• 通过发布MCPEval作为开源工具包，作者旨在促进LLM代理社区的可重复性、可扩展性和标准化评估实践，并开发更强大、更智能的AI代理。

这些实验结果表明，MCPEval是一个有效的评估框架，能够为LLM代理的性能评估提供深入的分析和有价值的反馈。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

Authors: Zhiwei Liu, Jielin Qiu, Shiyu Wang, Jianguo Zhang, Zuxin Liu, Roshan Ram, Haolin Chen, Weiran Yao, Huan Wang, Shelby Heinecke, Silvio Savarese, Caiming Xiong

Categories: cs.AI, cs.CL

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2507.12806v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2507.12806v1

Published: 2025-07-17T05:46:27Z

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8. Imitating Mistakes in a Learning Companion AI Agent for Online Peer Learning

In recent years, peer learning has gained attention as a method that promotes spontaneous thinking among learners, and its effectiveness has been confirmed by numerous studies. This study aims to develop an AI Agent as a learning companion that enables peer learning anytime and anywhere. However, peer learning between humans has various limitations, and it is not always effective. Effective peer learning requires companions at the same proficiency levels. In this study, we assume that a learner’s peers with the same proficiency level as the learner make the same mistakes as the learner does and focus on English composition as a specific example to validate this approach.

中文摘要

近年来，同行学习作为一种促进学习者自发思维的方法受到了关注，其有效性已被众多研究证实。本研究旨在开发一个AI代理，作为学习伴侣，使同行学习可以随时随地进行。然而，人类之间的同行学习有各种限制，并非总是有效。有效的同行学习需要能力水平相同的伙伴。在本研究中，我们假设学习者的同伴与学习者具有相同的能力水平，并且会犯与学习者相同的错误，重点以英语作文作为具体例子来验证这一方法。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决在线同伴学习（peer learning）中的一些挑战，特别是在利用人工智能（AI）作为学习伙伴时如何更有效地模拟真实人类学习者的错误，以促进更有效的学习。具体来说，它关注以下几个关键问题：

1. 同伴学习的局限性：传统的同伴学习依赖于找到与学习者水平相近的同伴，这在实际中可能难以实现，尤其是在在线环境中。此外，同伴学习可能受到时间和空间的限制，以及心理障碍（如在他人面前犯错的尴尬）的影响。

2. AI在教育中的应用：虽然AI在教育中的应用越来越广泛，但存在一些问题，如学生可能过度依赖AI提供的答案，而缺乏独立思考。此外，AI生成的答案可能过于完美，无法提供与真实学习者水平相匹配的错误，这对于学习者来说可能不是一个有效的学习体验。

3. 如何让AI模拟学习者的错误：论文提出了一种方法，使AI代理（Learning Companion AI Agent, LCAA）能够生成与学习者水平相匹配的错误，特别是在英语写作中。这种方法旨在通过让学习者纠正AI代理的错误来促进更有效的学习，因为这些错误更接近学习者自己可能犯的错误。

4. 验证AI代理的有效性：通过实验验证所提出的方法是否能够有效地生成与学习者水平相匹配的错误，并与现有的方法进行比较，以证明其在模拟真实学习者错误方面的优势。

总的来说，这篇论文试图通过开发一种能够模拟学习者错误的AI代理，来克服在线同伴学习中的一些挑战，并提高AI在教育中的应用效果。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中引用了以下相关研究：

同伴学习（Peer Learning）

• [4] R. Abdelkarim 和 R. Abuiyada, “The effect of peer teaching on mathematics academic achievement of the undergraduate students in oman,” International Education Studies, vol. 9, no. 5, pp. 124–134, 2016.
  • 研究了同伴教学对阿曼本科生数学成绩的影响。
• [5] J. Gubalani, J. Basco, M. R. Bulig, 和 J. R. Bacatan, “The effectiveness of peer tutoring in enhancing reading comprehension of ninth grade students,” Canadian Journal of Language and Literature Studies, vol. 3, no. 4, pp. 75–89, 2023.
  • 探讨了同伴辅导对提高九年级学生阅读理解能力的有效性。
• [6] T. Adlan, A. Hamzah, 和 D. Anwar, “The effect of collaborative translation on students’ translation ability,” in Proc. 1st Int. Conf. Lifelong Learning and Education for Sustainability (ICLLES 2019), vol. 405. Atlantis Press, 2020, pp. 180–182.
  • 研究了协作翻译对学生翻译能力的影响。
• [7] Y. Ono 和 H. Ishizuka, “The effect of peer review on junior high school students’ writing: Focusing on fluency, accuracy, and complexity,” Journal of English Education, vol. 45, pp. 116–127, 2019.
  • 探讨了同伴评审对初中生写作的影响，重点关注流利性、准确性和复杂性。
• [8] S. Suzuki 和 T. Moriwaki, “A practical research on free composition using peer response in high school class room,” Bulletin of the Faculty of Education, Mie University, vol. 73, pp. 575–590, 2022.
  • 研究了在高中课堂中使用同伴回应的自由写作的实践。
• [9] S. Yoshizawa, A. Yoshikawa, 和 T. Terano, “Peer review activities in the efl composition class,” in Proc. 24th Annu. Conf. Japanese Society for Artificial Intelligence, 2010, pp. 1–4.
  • 探讨了在EFL写作课中的同伴评审活动。
• [10] E. C. Berg, “The effects of trained peer response on esl students’ revision types and writing quality,” Journal of Second Language Writing, vol. 8, no. 3, pp. 215–241, 1999.
  • 研究了经过训练的同伴回应对ESL学生修订类型和写作质量的影响。
• [11] M. Mochizuki, “On peer learning and learning process in jsl learners,” Journal of Foreign Language Studies, Kansai University, vol. 8, pp. 87–97, 2013.
  • 探讨了同伴学习和日语作为第二语言学习者的语言学习过程。
• [12] J. Sánchez-Naranjo, “Peer review and training: Pathways to quality and value in second language writing,” Foreign Language Annals, vol. 52, no. 3, pp. 612–643, 2019.
  • 探讨了同伴评审和培训在第二语言写作中的质量与价值。
• [13] G. M. Jacobs, A. Curtis, G. Braine, 和 S.-Y. Huang, “Feedback on student writing: Taking the middle path,” Journal of Second Language Writing, vol. 7, no. 3, pp. 307–317, 1998.
  • 探讨了对学生写作的反馈，提出了中间路径的方法。

在线学习（Online Learning）

• [14] Y. Ishii, A. Gordon, J. Hiraga, H. Nagama, Y. Morita, 和 H. Yamana, “Analysis of course completion rate and video playback logs in a mooc,” in Japan Society for Educational Technology Research Reports, vol. JSET17-5, 2017, pp. 151–154.
  • 分析了MOOC课程完成率和视频播放日志。
• [15] L. Fryer 和 R. Carpenter, “Bots as language learning tools,” Language Learning & Technology, vol. 10, no. 3, pp. 8–14, 2006.
  • 探讨了聊天机器人作为语言学习工具的应用。

AI在教育中的应用

• [17] E. Kasneci et al., “Chatgpt for good? on opportunities and challenges of large language models for education,” Learning and Individual Differences, vol. 103, p. 102274, 2023.
  • 探讨了大型语言模型在教育中的机会和挑战。
• [18] W. M. Lim, A. Gunasekara, J. L. Pallant, J. I. Pallant, 和 E. Pechenkina, “Generative ai and the future of education: Ragnarök or reformation? a paradoxical perspective from management educators,” The International Journal of Management Education, 2023.
  • 探讨了生成式AI对教育未来的影响，提出了悖论性的观点。
• [19] C.-M. Chan, W. Chen, Y. Su, J. Yu, W. Xue, S. Zhang, J. Fu, 和 Z. Liu, “Chateval: Towards better llm-based evaluators through multi-agent debate,” arXiv preprint arXiv:2308.07201, 2023.
  • 提出了一种通过多智能体辩论来提高基于LLM的评估器性能的方法。
• [20] J. S. Park, J. C. O’Brien, C. J. Cai, M. R. Morris, P. Liang, 和 M. S. Bernstein, “Generative agents: Interactive simulacra of human behavior,” in Proc. 36th Annu. ACM Symp. User Interface Software and Technology (UIST 2023), San Francisco, CA, USA, Oct. 2023.
  • 探讨了生成式代理在模拟人类行为方面的应用。
• [21] X. Chan, X. Wang, D. Yu, H. Mi, 和 D. Yu, “Scaling synthetic data creation with 1,000,000,000 personas,” Jun. 2024, online.
  • 探讨了如何通过大规模合成数据创建来扩展人物角色的生成。
• [22] J. Wei, X. Wang, D. Schuurmans, M. Bosma, B. Ichter, F. Xia, E. Chi, Q. Le, 和 D. Zhou, “Chain-of-thought prompting elicits reasoning in large language models,” in Advances in Neural Information Processing Systems 35 (NeurIPS 2022), New Orleans, LA, USA, Dec. 2022.
  • 提出了一种通过链式思考提示来激发大型语言模型推理的方法。
• [23] Y. Saito, “Learning english writing with an automated scoring system,” The Journal of Rikkyo University Language Center, vol. 38, pp. 63–74, 2017.
  • 探讨了使用自动评分系统学习英语写作。
• [24] T. Oda, “What are writing support tools for the coming age of writing? a case study of pigai in china,” The Journal of Humanities and Natural Sciences, Tokyo Keizai University, vol. 140, pp. 115–134, 2017.
  • 探讨了写作支持工具在写作新时代的应用，以中国为例。
• [25] N. Matsuda, E. Yarzebinski, V. Keiser, R. Raizada, W. W. Cohen, G. J. Stylianides, 和 K. R. Koedinger, “Cognitive anatomy of tutor learning: Lessons learned with simstudent,” Journal of Educational Psychology, vol. 105, no. 4, pp. 1152–1163, 2013.
  • 探讨了通过SimStudent项目学到的导师学习的认知结构。
• [26] M. Kaneko 和 N. Okazaki, “Controlled generation with prompt insertion for natural language explanations in grammatical error correction,” in Proceedings of the 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2023), Singapore, Dec 2023.
  • 提出了一种通过提示插入来控制自然语言解释生成的方法，用于语法错误纠正。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下方法解决如何让AI代理（Learning Companion AI Agent, LCAA）生成与学习者水平相匹配的错误，以促进更有效的在线同伴学习的问题：

提出AI同伴学习环境

• 论文提出了一个基于AI的同伴学习环境，该环境包括教师AI代理（Teacher AI Agent, TAA）、学习同伴AI代理（LCAA）和用户（学习者）。在这个环境中，TAA负责给用户和LCAA分配任务，并引导他们互相评价对方的回答。用户与LCAA互动，通过指出对方回答中的错误并提供反馈来学习。

设计LCAA的功能

• 为了实现有效的同伴学习，LCAA需要具备与用户相匹配的水平，包括对话风格、知识水平和错误类型。因此，LCAA需要能够：
  • 以与用户相等的水平进行对话，包括语气、经验和知识。
  • 检测与用户水平相似的错误。
  • 产生与用户质量相同的写作。

提出生成包含错误的回答的方法

• 论文提出了一种新的方法，通过多步骤的处理流程，使LCAA能够生成包含与用户水平相匹配错误的回答。具体步骤如下：
  1. 纠正用户的英语文本：AI首先纠正用户输入句子中的语法或结构错误。
  2. 创建修正前后的变化列表：列出修正后的文章与原文相比的变化，格式为“原文本”→“修正文本”，只提取有变化的部分。
  3. 澄清错误类型并计数：解释修正后的文章中的错误，按具体的语法元素（如时态、词汇选择、主谓一致等）对每个修正进行分类，并计算每种错误的数量。
  4. 在AI代理的文章中插入错误：在给定的文章中，插入与用户文章中相同数量和类型的错误，生成包含语法错误的文章。

实验验证

• 论文通过实验验证了所提出方法的有效性。实验中，8名日本参与者撰写了32篇关于简单主题的英语作文。这些作文通过Grammarly工具分析，以检测基本语法错误（错误数量）和作文质量（质量评分）。然后，使用所提出的方法和比较方法（让AI根据用户水平生成新作文）分别生成作文，并对这些作文进行同样的分析。
• 结果显示，所提出的方法在错误数量和质量评分上更接近用户的作文，与比较方法相比，所提出的方法在错误数量上的平均差异为2.06，而比较方法为5.94；在质量评分上的平均差异为11.94，而比较方法为30.22。通过t检验和Cohen’s d效应量分析，进一步证明了所提出方法在生成与用户水平相匹配的错误方面的显著优势。

总结

通过上述方法，论文成功地让AI代理生成了与用户水平相匹配的错误，从而为在线同伴学习提供了一个有效的AI学习伙伴。这种方法不仅提高了AI在教育中的应用效果，还为学习者提供了一个更加真实和有效的学习体验。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验来验证所提出的AI代理（Learning Companion AI Agent, LCAA）生成与用户水平相匹配的错误的方法的有效性：

实验设计

• 参与者：实验共有8名日本参与者，他们要么是四年制大学或大学的在校生，要么是毕业生。
• 作文主题：参与者被要求就4个简单主题撰写作文，总共产生了32篇作文。这些主题包括：
  1. 请描述一个你想要访问的国家或地区。
  2. 请介绍你最喜欢的电影。
  3. 解释你更喜欢户外活动还是室内活动。
  4. 到目前为止，你上过的最令人印象深刻的课程是什么？
• 分析工具：使用Grammarly工具对作文进行分析，检测基本语法错误（错误数量）和作文质量（质量评分）。Grammarly的质量评分是一个100分制的指标，用于评估写作的整体质量。
• 方法比较：实验比较了两种方法：
  • 所提出的方法：通过多步骤处理流程（如论文中详细描述的四个步骤）从用户的作文中提取错误，并将其反映在AI代理生成的作文中。
  • 比较方法：让AI代理根据用户的作文水平撰写一篇新的作文，模仿用户的写作风格和水平。

实验步骤

1. 用户作文分析：使用Grammarly分析8名参与者撰写的32篇作文，记录每篇作文的语法错误数量和质量评分。
2. AI作文生成：
   • 使用所提出的方法，AI代理按照论文中描述的四个步骤处理用户的作文，生成包含与用户作文相同类型和数量错误的新作文。
   • 使用比较方法，AI代理直接根据用户的作文水平撰写一篇新的作文，尝试模仿用户的写作风格和水平。
3. AI作文分析：同样使用Grammarly分析由两种方法生成的AI作文，记录每篇作文的语法错误数量和质量评分。
4. 结果比较：比较用户作文、所提出方法生成的AI作文和比较方法生成的AI作文在语法错误数量和质量评分上的差异。

实验结果

• 错误数量：
  • 用户作文的平均错误数量为6.34。
  • 所提出方法生成的AI作文平均错误数量为6.16。
  • 比较方法生成的AI作文平均错误数量为0.47。
  • 所提出方法生成的AI作文在错误数量上更接近用户的作文，与比较方法相比，所提出方法的平均差异为2.06，而比较方法为5.94。
• 质量评分：
  • 用户作文的平均质量评分为60.06。
  • 所提出方法生成的AI作文平均质量评分为69.19。
  • 比较方法生成的AI作文平均质量评分为90.28。
  • 所提出方法生成的AI作文在质量评分上更接近用户的作文，与比较方法相比，所提出方法的平均差异为11.94，而比较方法为30.22。
• 统计分析：
  • 使用t检验分析了两种方法生成的AI作文与用户作文在错误数量和质量评分上的差异。结果表明，所提出的方法在错误数量（p值=3.002×10^-8）和质量评分（p值=1.731×10^-10）上均显著优于比较方法。
  • 计算了Cohen’s d效应量，以衡量两种方法之间的差异大小。在错误数量上，Cohen’s d为3.70；在质量评分上，Cohen’s d为2.91。根据Cohen’s d的标准，这些值表明所提出的方法与比较方法之间存在非常大的效应差异。

实验结论

实验结果表明，所提出的方法能够更准确地生成与用户水平相匹配的错误，从而为在线同伴学习提供了一个更有效的AI学习伙伴。这种方法在错误数量和质量评分上都更接近用户的作文，与简单的模仿用户水平的方法相比，具有显著的优势。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文中提出的AI代理（Learning Companion AI Agent, LCAA）生成与用户水平相匹配的错误的方法在实验中取得了显著的效果，但仍有一些可以进一步探索的点：

错误类型的详细分析

• 错误分类：虽然论文中提到了对错误进行分类（如时态、词汇选择、主谓一致等），但没有详细分析每种错误类型的分布和频率。进一步研究可以深入分析不同类型错误在用户作文中的分布情况，以及AI代理是否能够准确地生成这些特定类型的错误。
• 错误的复杂性：除了简单的语法错误，还可以研究更复杂的错误类型，如语义错误、逻辑错误或文体错误。这些错误可能更难以检测和生成，但对提高学习效果可能更有价值。

不同语言和学科的适用性

• 其他语言：目前的研究集中在英语写作上，可以探索该方法在其他语言（如日语、中文、法语等）写作教学中的应用。不同语言的语法和写作规则差异可能需要对方法进行调整。
• 其他学科：除了写作，还可以研究该方法在其他学科（如数学、科学、艺术等）中的应用。例如，在数学中，AI代理可以生成常见的计算错误或逻辑错误，让学生进行纠正。

学习效果的长期评估

• 长期学习影响：目前的实验主要关注了AI代理在生成错误方面的短期效果。未来的研究可以评估该方法对学习者长期学习效果的影响，如知识保持、技能提升和学习动机的变化。
• 学习者适应性：研究学习者如何适应与AI代理的互动，以及这种适应性如何影响他们的学习策略和效果。例如，学习者是否会随着时间的推移而提高对错误的敏感性和纠正能力。

AI代理的个性化和自适应性

• 个性化学习：进一步研究如何使AI代理根据每个学习者的特定需求和学习进度进行个性化调整。例如，AI代理可以根据学习者的历史表现和偏好，动态调整错误的类型和难度。
• 自适应反馈：探索AI代理如何根据学习者的反馈和互动动态调整其行为。例如，如果学习者在纠正某些类型的错误时遇到困难，AI代理可以提供更多的提示或调整错误的复杂性。

技术和算法的改进

• 更先进的AI模型：随着AI技术的不断发展，可以探索使用更先进的语言模型（如GPT-5或未来的模型）来提高AI代理的性能和生成质量。
• 多模态学习：研究如何将文本生成与其他模态（如语音、图像或视频）结合起来，为学习者提供更丰富的学习体验。例如，AI代理可以生成包含错误的语音或视频内容，让学生进行纠正。

社交和协作学习

• 多用户互动：研究如何将AI代理集成到多用户的学习环境中，促进学习者之间的协作和讨论。例如，多个学习者可以与同一个AI代理互动，共同纠正错误并分享学习经验。
• 社交反馈机制：探索如何通过AI代理引入社交反馈机制，如点赞、评论或评分，以增强学习者的参与感和学习动力。

教育公平性和可访问性

• 资源分配：研究如何确保AI代理在不同地区和不同社会经济背景的学习者中公平分配，避免加剧教育不平等。
• 多语言和多文化环境：探索AI代理在多语言和多文化环境中的应用，以及如何适应不同文化背景下的学习需求和偏好。

伦理和隐私问题

• 数据隐私：随着AI代理收集和处理大量学习者数据，需要进一步研究如何保护学习者的隐私和数据安全。
• 伦理准则：制定明确的伦理准则，确保AI代理的设计和使用符合教育伦理，避免对学习者造成潜在的负面影响。

这些进一步探索的点可以为未来的研究提供新的方向，有助于完善AI代理在教育中的应用，并提高其在同伴学习中的效果和价值。

Q: 总结一下论文的主要内容

A:

Authors: Sosui Moribe, Taketoshi Ushiama

Categories: cs.AI, cs.MA

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2507.12801v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2507.12801v1

Published: 2025-07-17T05:37:07Z

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9. VIDEE: Visual and Interactive Decomposition, Execution, and Evaluation of Text Analytics with Intelligent Agents

Text analytics has traditionally required specialized knowledge in Natural Language Processing (NLP) or text analysis, which presents a barrier for entry-level analysts. Recent advances in large language models (LLMs) have changed the landscape of NLP by enabling more accessible and automated text analysis (e.g., topic detection, summarization, information extraction, etc.). We introduce VIDEE, a system that supports entry-level data analysts to conduct advanced text analytics with intelligent agents. VIDEE instantiates a human-agent collaroration workflow consisting of three stages: (1) Decomposition, which incorporates a human-in-the-loop Monte-Carlo Tree Search algorithm to support generative reasoning with human feedback, (2) Execution, which generates an executable text analytics pipeline, and (3) Evaluation, which integrates LLM-based evaluation and visualizations to support user validation of execution results. We conduct two quantitative experiments to evaluate VIDEE’s effectiveness and analyze common agent errors. A user study involving participants with varying levels of NLP and text analytics experience — from none to expert — demonstrates the system’s usability and reveals distinct user behavior patterns. The findings identify design implications for human-agent collaboration, validate the practical utility of VIDEE for non-expert users, and inform future improvements to intelligent text analytics systems.

中文摘要

文本分析传统上需要在自然语言处理（NLP）或文本分析方面的专业知识，这对入门级分析师构成了障碍。大型语言模型（LLMs）的最新进展改变了NLP的格局，使得文本分析变得更为可及和自动化（例如，主题检测、摘要、信息提取等）。我们推出了VIDEE，一个支持入门级数据分析师通过智能代理进行高级文本分析的系统。VIDEE实现了一个由三个阶段组成的人机协作工作流程：(1) 分解阶段，采用人机协作的蒙特卡罗树搜索算法，以支持人类反馈的生成推理；(2) 执行阶段，生成可执行的文本分析管道；(3) 评估阶段，整合基于LLM的评估和可视化，支持用户验证执行结果。我们进行了两个定量实验以评估VIDEE的有效性，并分析常见的代理错误。一项包括不同NLP和文本分析经验水平的参与者的用户研究——从零基础到专家——展示了该系统的可用性，并揭示了不同用户行为模式。研究结果识别了人机协作的设计启示，验证了VIDEE对非专家用户的实用性，并为未来智能文本分析系统的改进提供了参考。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决的问题是如何降低文本分析（text analytics）的入门门槛，使初级数据分析师能够更轻松地进行高级文本分析。传统上，文本分析需要专业的自然语言处理（NLP）知识，这对初级分析师来说是一个障碍。尽管大型语言模型（LLMs）的发展使得一些文本分析方法可以通过简单的提示（prompt）来实现，但将多个步骤组合成一个完整的文本分析流程仍然具有挑战性。具体来说，论文试图解决以下几个问题：

1. 大型分解空间（Large Decomposition Space）：提示的灵活性使得实现目标可以通过多种不同的子任务组合方式，这些组合在复杂性上可能有所不同。分析师需要在子任务的难度和整个流程的鲁棒性之间进行权衡。

2. 技术知识（Technical Knowledge）：分析师对LLMs相关领域的知识水平参差不齐。随着LLMs领域的快速发展，分析师可能无法跟上最新的技术知识，例如检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）和生成性推理（generative reasoning），或者可能缺乏足够的提示技能。

3. 实施和实验（Implementation and Experimentation）：构建和实施文本分析流程需要大量的工程努力。分析师需要正确处理输入和输出格式、中间数据转换以及每一步中使用的分析参数。这使得分析师难以快速实验和尝试不同的流程。

4. 评估（Evaluation）：评估基于LLM的文本分析流程的有效性需要独特的评估方法。虽然NLP研究者已经在探索新的评估方法，但这些方法尚未被广泛知晓和应用。这使得分析师难以将这些最新的评估方法整合到他们的文本分析流程中。

为了解决这些问题，论文提出了一个名为VIDEE的系统，该系统通过三个阶段的人机协作工作流程（分解、执行和评估）来支持初级数据分析师进行文本分析。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与VIDEE相关的研究领域，这些研究为VIDEE的设计和实现提供了理论基础和技术支持。以下是主要的相关研究领域及其具体内容：

1. Text Analytics with LLMs（使用LLMs进行文本分析）

• 文本分析任务：早期研究发现LLMs在文本分类和标注方面表现出色，甚至超过了众包工作者。例如，Xu等人对基于生成范式的LLMs在信息抽取（IE）中的应用进行了全面调查，发现其在通用和低资源IE设置中具有巨大潜力。
• 端到端文本分析流程：近年来，LLMs越来越多地被用于构建端到端的文本分析流程。例如，Wan等人提出的TnT-LLM框架支持基于LLM的标签生成和注释，用于自动文本挖掘。Lam等人开发的LLooM框架通过将多个基于提示的“操作符”链接成一个流程，支持从非结构化文本中归纳高级概念。
• LLMs在文本分析中的灵活性：LLMs的一个关键转变是能够使用自然语言提示灵活定义分析任务，而不是严格遵循预定义的分析方法。这种灵活性使得构建更具上下文感知和任务特定的分析流程成为可能。

2. LLM-assisted Data Analysis（LLMs辅助的数据分析）

• 数据清理和转换：Microsoft将LLMs集成到Data Wrangler中，使用户能够用自然语言进行数据清理和转换。然而，Kazemitabaar等人发现，用户在验证AI生成的结果和指导AI进行数据分析时面临严重挑战，这需要更多的人类参与。
• 可视化和交互：为了增强用户对LLM生成的数据分析代码的理解和控制，Xie等人将LLM生成的数据分析代码转换为交互式视觉表示。Zhao等人提出了LightVA框架，支持用户通过人机协作进行可视化数据探索。Chen等人开发的InterChat系统能够从自然语言生成可视化，并支持结合直接操作视觉元素与自然语言输入的混合交互。

3. Human-Agent Collaboration Design Studies（人机协作设计研究）

• 用户与LLMs的交互挑战：早期研究探讨了用户在与LLMs交互时面临的挑战。Zamfirescu等人发现，非AI专家在探索提示设计时具有机会主义性，并且对LLMs的期望不准确。Kim等人发现了提示评估的四个挑战：用户对提示的评估是手动的、多方面的、动态的，并且不一定能产生可操作的见解。
• 人机协作解决方案：许多研究从不同角度提出了解决方案。例如，Kim等人通过支持用户定义的评估标准和LLM评估者来克服评估挑战。Lee等人发现，当LLM输出达到人类水平质量时，特征指标比传统质量指标更受用户青睐。Tankelevitch等人提出了使用元认知框架来理解用户挑战，并指导未来研究朝着两个方向发展：提高用户的元认知能力，或减少GenAI系统的元认知需求。

4. Applications of Agentic Interfaces（代理界面的应用）

• 信息检索和可视化：Suh等人开发的Sensecape系统为需要密集信息检索的场景提供了一个交互式系统，通过层次视图提供复杂信息的多级抽象。Jiang等人开发的Graphologue系统将LLM的长回答转换为交互式流程图。
• 用户对代理的控制：Cai等人引入的Low-code LLM框架，通过整合多种类型的可视化编程，支持用户在执行前编辑代理的计划。Masson等人展示了通过DirectGPT用户界面直接操作LLM响应的好处，该界面以连续表示呈现ChatGPT响应，用户可以直接编辑，而不是以对话序列的形式呈现。
• 代理行为的评估：Cheng等人设计的RELIC系统支持基于响应一致性评估代理响应的事实性，即当多次提出相同问题时，响应的一致性。然而，可靠地评估代理响应的不确定性仍然是一个技术挑战，因此LLM评估者（即通过提示模板将评估标准定义为LLM指令）被更广泛地采用。Shankar等人提出的EVALGEN框架使用户能够通过混合主动方法对LLM评估者进行分级和对齐。

这些相关研究为VIDEE的设计提供了丰富的背景和参考，特别是在人机协作、LLMs的应用以及文本分析流程的自动化和可视化方面。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过设计和实现一个名为VIDEE（Visual and Interactive Decomposition, Execution, and Evaluation of Text Analytics with Intelligent Agents）的系统来解决上述问题。VIDEE通过一个三阶段的人机协作工作流程来支持初级数据分析师进行高级文本分析，这三个阶段分别是：分解（Decomposition）、执行（Execution）和评估（Evaluation）。以下是每个阶段的具体实现和解决方法：

1. 分解（Decomposition）

问题：如何在大型分解空间中找到一个合适的文本分析计划？ 解决方案：

• 人机协作的蒙特卡洛树搜索（Monte-Carlo Tree Search, MCTS）算法：VIDEE使用一个基于人类反馈的MCTS算法来支持生成性推理。这个算法通过逐步搜索可能的分析步骤，生成一个语义任务的树形结构。用户可以通过监控和控制搜索过程，引导代理找到一个合适的分析计划。
• 明确的评价标准：系统定义了三个明确的评价标准——复杂性、连贯性和重要性，并使用多个LLM评估者来生成每个节点的评分。这些评分帮助用户理解每个步骤的优缺点，并指导搜索方向。
• 用户反馈机制：用户可以手动调整评分，并提供解释，这些解释会被系统记录并用于后续的评分调整，从而适应用户的偏好。

2. 执行（Execution）

问题：如何将语义任务转换为可执行的文本分析流程？ 解决方案：

• 语义任务到原语任务的转换：系统将用户选择的语义任务转换为具体的原语任务，每个原语任务都包含具体的实现信息，如算法和数据模式。
• 自动编译和执行：系统自动生成输入/输出模式、选择合适的工具（如提示模板或本地执行工具），并设置执行参数。用户可以检查和调整这些参数，然后执行每个步骤。
• 交互式调整：用户可以在执行过程中检查结果，对每个节点进行调整和重新执行，以优化整个分析流程。

3. 评估（Evaluation）

问题：如何评估执行结果的可靠性？ 解决方案：

• 基于LLM的评估：系统支持用户定义评估标准，并自动生成LLM评估者来评估执行结果。这些评估者可以输出分类评分，帮助用户快速评估大量结果。
• 可视化支持：系统提供可视化工具，如条形图和扩展的主题径向图，帮助用户直观地理解评估结果。这些可视化工具在数据集的感知和执行结果的评估之间保持视觉连续性。
• 用户决策支持：用户可以根据评估结果选择最合适的评估标准，添加新的标准，并基于评估结果做出决策。

系统实现

• 用户界面设计：VIDEE提供了一个无代码环境，用户可以通过自然语言输入目标和数据集，通过交互式视图（如搜索视图、数据集检查视图、计划视图、执行视图和评估视图）来完成文本分析。
• 后端架构：系统后端包括三个主要模块——分解器（Decomposer）、执行器（Executor）和评估器（Evaluator），这些模块分别支持上述三个阶段的功能。系统还定义了一个基于JSON的规范语言，用于连接用户交互和代理生成。

实验和用户研究

• 定量实验：作者通过定量实验评估了分解器和执行器的有效性。分解器生成的管道与人工设计的管道相比，在质量上具有可比性。执行器生成的提示和执行参数在概念覆盖方面超过了基线方法，显示出与人工设计的管道相当的可靠性。
• 用户研究：通过用户研究，作者发现VIDEE的清晰工作流程和自动化功能显著简化了复杂的文本分析任务，即使对于没有文本分析经验的用户也是如此。用户研究还揭示了用户在人机协作中的行为模式，如搜索策略、对LLM评估者的信任和反馈机制的使用。

通过上述方法，VIDEE有效地降低了文本分析的入门门槛，使初级数据分析师能够更轻松地进行高级文本分析。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了两组实验，旨在评估VIDEE系统的有效性和实用性。以下是详细的实验介绍：

1. 分解器（Decomposer）模块的定量实验

目标：评估分解器模块在无用户干预的情况下生成的文本分析管道与人工设计的管道相比的有效性。

实验设计：

• 基础管道选择：选择两个现有的文本分析管道作为基准：LLooM [25] 和 TnT-LLM [52]。
• 目标和数据集描述：对于每个管道，提取其目标和数据集描述，并用自然语言表达。例如，LLooM的目标是从UIST论文摘要数据集中提取高级概念以理解研究主题，而TnT-LLM的目标是理解用户与微软Bing消费者助手系统交互时的意图。
• 人工管道创建：根据论文中介绍的管道，手动创建符合规范语言的管道，称为人工管道。
• 生成管道：运行MCTS算法，直到生成完整的树，即所有叶节点均为“END”节点。选择具有最高值的路径作为最终的语义任务，并将其转换为原语任务。
• 评估方法：使用推理模型（o3-mini [40]）比较两个管道，并选择更好的一个。为了避免位置偏差 [45]，在提示中随机化两个管道的顺序。每个管道比较重复五次，总共进行十次比较。

结果：

• 在十次比较中，o3-mini在六次中选择了生成的管道作为更好的管道（LLooM两次，TnT-LLM四次）。这表明生成的管道在质量上与人工设计的管道相当。
• 优点：生成的管道因其直接性和简洁性而受到赞扬，而人工管道通常包含一些额外的技术决策。
• 缺点：人工管道通常因为考虑了长数据的处理而受到青睐。由于LLMs的上下文窗口限制，人工管道通常包含额外的总结步骤以减少输入长度，而生成的管道往往没有考虑这种限制。

成本分析：

• MCTS算法每次扩展平均耗时5秒，包括一个LLM请求生成两个子节点和18个并行LLM请求（2个子节点 × 3个评分标准 × 3个评估者）。每次扩展的API使用平均成本为0.005美元。一个完整的树平均有80个节点，生成一个完整的树大约需要7分钟。需要注意的是，如果有人类干预，用户不需要等待完整的树完成。

2. 执行器（Executor）模块的定量实验

目标：评估执行器模块生成的提示和执行参数的可靠性。

实验设计：

• 执行管道：基于LLooM [25] 重新创建一个五步管道，包括：（1）总结，通过提示模板生成摘要；（2）嵌入生成，对每个摘要点进行编码；（3）聚类分析，对摘要点的嵌入进行K-Means聚类；（4）数据转换，按聚类号对摘要点进行分组；（5）标签生成，将每个聚类中的摘要点插入提示模板以生成代表每个聚类高级概念的标签。
• 数据集和评估指标：使用Wikipedia数据集 [42]，该数据集包含带有主题标签的文档。评估指标为概念覆盖率，即生成的概念覆盖的地面真实主题的比例。
• 基线方法：BERTopic [19] 和 GPT-4o 作为基线进行比较。由于GPT-4o的上下文窗口有限，文档被随机采样以适应上下文窗口。
• 实验过程：按照LLooM中的技术评估方法，首先使用随机样本（n=210）进行分层抽样，以适应上下文窗口限制。然后，对采样数据集执行基线方法和管道，进行十次迭代。

结果：

• 如图8所示，该管道的覆盖率超过了基线方法，达到83%（BERTopic为52.6%，GPT-4o为53%）。这与LLooM中报告的结果一致，表明使用LLM生成的提示和执行参数代替人工设计的提示和参数是可靠的。
• 执行错误：在实验过程中，发现执行器在编译过程中有时会为原语任务选择错误的分析单元。例如，在包含聚类分析和标签生成（针对聚类）的管道中，标签生成任务的正确分析单元应该是聚类，但执行器可能会选择文档作为分析单元。这些错误难以检测和恢复，目前只能依靠人工干预来解决。这一错误在用户研究中也得到了考虑。

3. 用户研究

目标：评估VIDEE的可用性和实用性，并了解数据分析师如何使用它进行文本分析。

实验设计：

• 参与者招募：招募了六名来自NLP或数据科学研究实验室的研究生作为参与者。所有参与者都有数据科学的经验，并对数据分析有一定的了解，如常见的聚类分析或降维方法。根据他们在文本分析方面的经验，将参与者分为三组：没有NLP模型或文本分析经验（P1、P2）；有一些使用NLP模型或构建文本分析管道的经验（P3、P4）；以及具有专家级经验，包括之前参与使用NLP模型或文本分析的研究项目（P5、P6）。
• 任务设计：参与者被分配了一个概念归纳任务，即从包含100篇UIST论文摘要的数据集中生成高级概念 [25]。考虑到从头到尾进行文本分析在认知上要求较高，将任务分为两个子任务，并在中间提供了一个可选的休息时间。在第一个子任务中，参与者使用搜索视图完成分解阶段。在第二个子任务中，参与者使用执行和评估视图完成执行和评估阶段。为了测试交互是否支持用户在管道中识别错误，选择了在定量实验中常见的错误，并将其放入管道中。参与者被给予相同的管道，并被指示在执行和评估管道时找到并修复错误。
• 实验过程：用户研究从介绍环节开始，解释系统的背景和动机，并征求参与和录音的同意。然后，参与者参加了一个培训环节，学习三阶段工作流程、用户界面组件和界面中的交互。介绍和培训环节通常需要30分钟。之后，介绍概念归纳和UIST数据集，并让参与者自由使用界面完成两个子任务。鼓励参与者在使用界面时大声思考。这个环节通常需要30到45分钟。完成任务后，进行半结构化访谈，以更深入地了解用户体验。实验结束后，参与者获得20美元作为补偿。平均而言，用户研究总共需要1小时45分钟。在参与者完成任务和访谈时，记录屏幕和音频，并进行转录以便进一步分析。

结果：

• 可用性和实用性：总体而言，用户研究结果积极。所有参与者都能在合理的时间内完成给定任务。清晰直接的工作流程受到高度赞扬，因为它显著简化了复杂的任务，尤其是对于没有文本分析经验的参与者。逐步介绍语义任务和原语任务有助于参与者全面了解可能的任务并建立期望。P1评论说：“（搜索树）让我能够探索到我自己不会想到的任务，但这种方式并没有偏离我的期望，我在进入执行阶段之前就做好了准备。” 正面的结果显示了该工作流程对于初级数据分析师的好处和必要性。
• 自动化的重要性：参与者一致认为，使用VIDEE进行文本分析比编码更高效，即使是专家级参与者也是如此。该系统有助于自动处理一些繁琐且容易出错的实现操作，例如在脚本中集成执行函数、编写提示模板或确保一致的输入/输出模式。尽管所有这些都可以手动完成，但将代码片段系统地连接成一个连贯的管道更为高效且稳健。
• 学习过程：参与者报告说，学习如何使用界面的认知需求很高，包括专家级参与者。P6评论说：“如果没有你介绍界面并介绍一切（培训环节），我肯定无法使用它，而且我想其他用户如果没有教程就直接面对界面，也会迷失方向。” 这是因为界面集成了许多功能和特性，以涵盖文本分析中的尽可能多的操作。尽管如此，对于没有文本分析经验的参与者来说，界面在30分钟的介绍和培训环节内是可学习的。P1评论说：“它不太难，但也不太容易，我是说它处于中间位置。一旦你掌握了逻辑，它就会变得更容易和自然地使用。”
• 行为模式：在用户研究过程中，发现了几个有趣的行为模式，为人类与代理在文本分析中的协作动态提供了宝贵的见解。
  • 搜索策略：典型的MCTS算法在利用（倾向于高奖励节点）和探索（尝试较少访问的节点以发现可能更好的选项）之间进行平衡。尽管这种平衡策略可能适合自动搜索，但未必适合人机协作设置。大多数参与者倾向于“先利用后探索”的策略，即先在一个最佳路径上完成搜索，然后根据最佳路径可选地探索替代方案。这种策略避免了用太多选项压倒用户。
  • 对齐与建议：许多参与者对分解阶段的LLM评估者和反馈机制表达了相同的复杂感受。尽管许多参与者对完全信任LLM评估者表示担忧，但他们通常并不觉得有必要提供反馈，尽管支持反馈机制并且受到赞赏。参与者报告说，知道LLM评估者遵循明确的标准提高了他们对奖励值的信心。因此，他们觉得没有必要积极地将他们的判断与LLM评估者对齐 [35, 44]。参与者将LLM评估者的分数视为建议而非绝对真理，并仅将其用作参考。这一观察揭示了在不同使用情境下对LLM评估者感知的微妙差异。
  • 分析单元有助于理解管道：理解管道是一个认知要求较高的过程，明确分析单元有助于理解。通过理解分析单元的变化，参与者可以轻松地跟踪执行进度，预测结果，并识别错误。许多参与者通过心理比较每个原语任务的输入和输出的预期分析单元，最终在没有外部支持的情况下找到了错误的原因。
  • 通过程序生成获得信任：先前的研究报告了在人工智能系统中获得人类信任的挑战 [14, 28]。我们发现，与ChatGPT等其他生成式人工智能系统相比，参与者对VIDEE生成的结果报告了更多的信任。与其他生成式人工智能系统从黑盒解码过程生成答案不同，参与者更倾向于从明确程序（即文本分析管道）生成的结果。正如P2所评论的：“因为它有一个逐步的过程，看起来更有说服力……我对结果更有信心。” 需要注意的是，程序生成并不等同于透明度，后者要求系统揭示模型的内部工作原理，例如揭示ChatGPT的解码过程。相反，它是程序的可见性赢得了用户的信任。
• 改进建议：参与者提出了一些建设性的改进建议，总结如下。
  • 搜索中的更好视觉区分：搜索树中高度重复的名称造成了不必要的认知负荷，迫使参与者通过描述来区分节点。正如P4所评论的：“有很多术语名称相似，你确实需要更加注意才能看到描述，或者AI提供的解释。” P4还建议在树中添加每个任务的分析单元，以促进视觉区分。这强调了添加上下文信息（如分析单元）如何有助于减轻解释搜索结果所需的认知努力。
  • 比较执行结果：两位专家级参与者（P5和P6）表达了根据执行结果比较搜索路径的期望。这表明了对线性三阶段工作流程的扩展，加入反馈回路，即执行和评估的结果反馈到分解阶段。通过纳入这种反馈循环，用户可以根据结果作为证据来完善分解，而不是仅使用LLM评估者生成的纯粹演绎分数。
  • 支持探索性分析：P2和P3表达了在最终确定执行参数之前进行探索性分析的兴趣。例如，用户可以在设置聚类分析的超参数（如聚类数量）之前执行降维方法（如PCA）。探索性分析是文本分析在实际应用中的常见初步步骤，如果探索性分析也能通过专用代理实现自动化，将很有帮助。

这些实验结果表明，VIDEE在降低文本分析入门门槛方面取得了显著进展，为初级数据分析师提供了一个

Authors: Sam Yu-Te Lee, Chengyang Ji, Shicheng Wen, Lifu Huang, Dongyu Liu, Kwan-Liu Ma

Categories: cs.CL, cs.AI, cs.HC

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2506.21582v2.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2506.21582v2

Published: 2025-06-17T05:24:58Z

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10. Autonomy for Older Adult-Agent Interaction

As the global population ages, artificial intelligence (AI)-powered agents have emerged as potential tools to support older adults’ caregiving. Prior research has explored agent autonomy by identifying key interaction stages in task processes and defining the agent’s role at each stage. However, ensuring that agents align with older adults’ autonomy preferences remains a critical challenge. Drawing on interdisciplinary conceptualizations of autonomy, this paper examines four key dimensions of autonomy for older adults: decision-making autonomy, goal-oriented autonomy, control autonomy, and social responsibility autonomy. This paper then proposes the following research directions: (1) Addressing social responsibility autonomy, which concerns the ethical and social implications of agent use in communal settings; (2) Operationalizing agent autonomy from the task perspective; and (3) Developing autonomy measures.

中文摘要

随着全球人口老龄化，采用人工智能（AI）技术的代理人已成为支持老年人照护的潜在工具。以往的研究通过识别任务过程中的关键互动阶段并定义代理人在每个阶段的角色，探讨了代理人的自主性。然而，确保代理人与老年人的自主偏好相一致仍然是一个关键挑战。本论文借鉴跨学科对自主性的概念化，考察老年人自主性的四个关键维度：决策自主性、目标导向自主性、控制自主性和社会责任自主性。然后，本论文提出以下研究方向：(1) 处理社会责任自主性，关注代理人在公共环境中使用的伦理和社会影响；(2) 从任务的角度落实代理人的自主性；(3) 开发自主性测量方法。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决如何确保人工智能（AI）代理系统与老年人的自主性偏好保持一致的问题。随着全球人口老龄化，AI代理被视作支持老年人护理的潜在工具，但目前的研究中，确保这些系统能够尊重并符合老年人的自主性偏好仍是一个关键挑战。论文从两个角度探讨了自主性：一是作为代理系统的一个定义特征，二是作为老年人的一个基本需求，尤其是在应用代理来支持老年人的健康和福祉时。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与自主性和老年人-代理交互相关的研究，这些研究涵盖了从技术设计到伦理考量的多个方面。以下是一些关键的相关研究：

代理的自主性

• Lewis [17]：通过分析人类与计算机交互的七个阶段（如设定目标、形成意图、指定行动计划等），定义了三种不同类型的代理：半自主代理、过滤代理和自适应代理。这些类型根据代理在交互过程中自动化的阶段来区分。
• Cimolino和Graham [9]：从用户在任务执行中的控制角度探讨了自主性，识别了AI在人-AI协作中可以承担的五种角色，包括支持性AI、委托AI、可控制AI、互惠AI和互补AI。

老年人的自主性

• Kim [15]：提出了一个包含四个维度的自主性框架，包括决策自主性（做决策的权力）、目标导向自主性（实现目标的能力）、控制自主性（对环境和生活的控制感）和社会责任自主性（在社会环境中负责任地管理自己的行为）。
• Santini等人 [29]：研究发现，许多老年人更倾向于反应式代理，以保留对是否与系统功能交互的完全决策权，同时强调对代理操作的控制，包括能够随时关闭系统和管理个人数据的共享。

老年人与AI代理的交互

• Brewer [6]：指出老年人希望代理以符合他们自我形象的方式传达信息，例如，他们希望代理将他们描绘成积极的人。
• Phani Nallam等人 [19]：通过一项Wizard-of-Oz研究发现，低收入老年人期望对话代理基于验证过的信息协助健康决策，例如推荐药物或建议是否去看医生。
• Sara Santini等人 [28]：研究发现，老年人对使用对话代理进行退休规划感兴趣，例如收集维持健康舒适退休生活的财务信息。

自主性测量

• Antsaklis [1]、Bekker和van Assen [2]、Breaugh [4]：这些研究提出了用于测量一般情境下决策和行为自主性的量表，这些量表可能需要修改以适应老年人与代理交互的具体情境。

这些研究为理解老年人与AI代理之间的自主性问题提供了基础，并指出了未来研究的方向，特别是在社会责任自主性和代理自主性的操作化方面。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文提出了几个研究方向来解决如何确保人工智能（AI）代理系统与老年人的自主性偏好保持一致的问题。这些方向旨在更好地理解和实现老年人在与AI代理交互中的自主性需求。以下是论文提出的三个主要研究方向：

1. 社会责任自主性：一个未被充分研究的领域

论文指出，现有研究在探讨老年人与对话代理（CAs）的交互时，主要集中在决策自主性、目标导向自主性和控制自主性这三个维度，但在社会责任自主性方面存在显著的研究空白。社会责任自主性涉及老年人如何在社会环境中负责任地整合CAs，以及这些系统如何在共享生活空间（如养老院）中被合理地使用。论文强调，未来的研究需要探索老年人如何在社会和伦理层面上导航代理的整合，包括代理如何塑造社会关系、影响老年人对社会参与的感知，以及在共享生活空间中负责任地运作。

2. 从任务角度操作化代理自主性

论文回顾了先前的研究，这些研究强调了通过识别特定任务过程中的关键交互阶段，并定义代理在每个阶段的角色来设计代理的重要性。鉴于代理可以应用于多样化的医疗保健场景，未来的研究有机会具体说明每个场景中涉及的任务过程，确定代理可以实现的自主性水平，并根据老年人的偏好识别最佳的自主性水平。论文提供了一个可能的框架，用于设计支持不同健康信息搜索阶段决策自主性的代理。例如，低决策自主性的代理主要依赖老年人澄清需求、选择信息源、消化信息和做出决策，而高决策自主性的代理则更为主动，帮助用户预测需求、生成搜索查询、综合相关信息，并推荐搜索细化。

3. 开发自主性测量工具

为了系统地评估老年人对自主性的感知，作者计划改编现有的心理学量表以适应老年人使用代理的背景。目前，作者正在审查已建立的自主性测量量表，如Antsaklis [1]、Bekker和van Assen [2]、Breaugh [4]提出的量表。这些量表最初是为测量决策和行为背景中的普遍自主性感知而开发的，可能需要修改以解决人机交互的具体方面。潜在的改编包括添加评估以下方面的条目：

• 决策自主性：用户是否觉得他们可以指导与代理的对话流程。
• 控制自主性：用户是否能够修改代理设置和响应以匹配他们的偏好。
• 目标导向自主性：用户是否觉得通过代理的协助在实现健康相关目标方面得到了支持。
• 社会责任自主性：用户是否意识到并舒适于使用代理的更广泛社会和伦理影响。

通过这些研究方向，论文旨在填补现有研究的空白，并为设计能够更好地满足老年人自主性需求的AI代理系统提供指导。

Q: 论文做了哪些实验？

Authors: Jiaxin An

Categories: cs.HC, cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2507.12767v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2507.12767v1

Published: 2025-07-17T03:46:13Z

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AI Domain Papers

1. VideoITG: Multimodal Video Understanding with Instructed Temporal Grounding

Recent studies have revealed that selecting informative and relevant video frames can significantly improve the performance of Video Large Language Models (Video-LLMs). Current methods, such as reducing inter-frame redundancy, employing separate models for image-text relevance assessment, or utilizing temporal video grounding for event localization, substantially adopt unsupervised learning paradigms, whereas they struggle to address the complex scenarios in long video understanding. We propose Instructed Temporal Grounding for Videos (VideoITG), featuring customized frame sampling aligned with user instructions. The core of VideoITG is the VidThinker pipeline, an automated annotation framework that explicitly mimics the human annotation process. First, it generates detailed clip-level captions conditioned on the instruction; then, it retrieves relevant video segments through instruction-guided reasoning; finally, it performs fine-grained frame selection to pinpoint the most informative visual evidence. Leveraging VidThinker, we construct the VideoITG-40K dataset, containing 40K videos and 500K instructed temporal grounding annotations. We then design a plug-and-play VideoITG model, which takes advantage of visual language alignment and reasoning capabilities of Video-LLMs, for effective frame selection in a discriminative manner. Coupled with Video-LLMs, VideoITG achieves consistent performance improvements across multiple multimodal video understanding benchmarks, showing its superiority and great potentials for video understanding.

中文摘要

最近的研究揭示，选择信息丰富且相关的视频帧可以显著提高视频大语言模型（Video-LLMs）的性能。目前的方法，如减少帧间冗余、采用单独的模型进行图像与文本相关性评估，或利用时间视频定位进行事件定位，基本上采用无监督学习范式，但在处理长视频理解中的复杂场景时面临挑战。我们提出了针对视频的指令时间定位（VideoITG），该方法具有与用户指令对齐的定制帧采样。VideoITG的核心是VidThinker管道，这是一种自动注释框架，明确模仿人类的注释过程。首先，根据指令生成详细的剪辑级字幕；然后，通过指令引导推理检索相关视频片段；最后，进行细粒度帧选择，以确定最具信息价值的视觉证据。借助VidThinker，我们构建了VideoITG-40K数据集，其中包含40,000个视频和500,000个指令时间定位注释。然后，我们设计了一个即插即用的VideoITG模型，利用视频大语言模型的视觉语言对齐和推理能力，以有效的方式进行区分性帧选择。结合视频大语言模型，VideoITG在多个多模态视频理解基准中实现了一致的性能提升，展现出其在视频理解中的优势和巨大潜力。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文提出了一个名为 VideoITG（Instructed Temporal Grounding for Videos）的框架，旨在解决长视频理解中关键帧选择的问题。具体来说，它试图解决以下几个核心问题：

1. 长视频处理的挑战：现有的视频理解模型在处理长视频时面临高内存和计算需求的挑战。传统的均匀采样方法常常会遗漏关键帧，导致视频理解的性能不佳。
2. 关键帧选择的局限性：现有的方法在减少帧间冗余、扩展模型序列长度或利用时间线索进行事件定位等方面取得了一定进展，但在处理复杂的长视频场景时仍然存在局限性。这些方法大多采用无监督学习范式，难以应对多样化的任务需求。
3. 缺乏指令驱动的帧选择：人类在分析长视频时会自然地采用逐步的方法：先浏览整体内容，定位相关线索，然后聚焦于特定片段。然而，现有的视频理解模型缺乏这种指令驱动的、与人类相似的逐步推理过程，导致在长视频理解任务中表现不佳。

为了解决这些问题，论文提出了 VideoITG 框架，通过模仿人类的标注过程，生成详细的剪辑级描述、检索相关视频片段，并进行细粒度的关键帧选择，从而实现与用户指令对齐的帧选择策略。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与视频理解、视频时间定位和视频语言模型相关的研究方向。以下是这些方向的主要相关研究：

视频语言模型（Video Large Language Models, Video-LLMs）

• 视频理解任务中的语言模型应用：
  • Chen et al. (2024c): 研究了视频字幕生成任务，利用 Video-LLMs 提高长视频的字幕生成性能。
  • Chai et al. (2025): 提出了 AuroraCap，一个高效的视频详细字幕生成模型和基准测试。
  • Zhou et al. (2024b): 探索了视频视觉问答任务，利用 Video-LLMs 提高模型对视频内容的理解能力。
  • Islam et al. (2024): 研究了长视频的视频字幕生成，提出了 VideoRecap 模型，能够对长达数小时的视频进行递归字幕生成。
  • Chen et al. (2024d): 提出了 VideoLLM-Online，一个用于流视频的在线视频语言模型。
  • Wang et al. (2024b): 研究了视频字幕生成任务，提出了 ShareGPT4Video，通过更好的字幕生成提高视频理解性能。
• 视频特征压缩与扩展：
  • Liu et al. (2025): 提出了 Video-LaVIT，通过解耦的视觉情感标记化技术，有效地管理视频数据。
  • Zohar et al. (2024): 提出了 Apollo 模型，通过视觉特征压缩技术提高视频处理效率。
  • Ye et al. (2024): 研究了视频特征压缩技术，提出了 mPLUG-Owl3 模型，用于长视频理解。
  • Wang et al. (2024d): 提出了 Video-XL，一个用于小时级视频理解的长上下文视频语言模型。
  • Maaz et al. (2024): 提出了 Video-ChatGPT，通过详细的视频理解提高视频语言模型的性能。
  • Shen et al. (2024): 提出了 LongVU，通过时空自适应压缩技术提高长视频语言理解的效率。
  • Xu et al. (2024a): 研究了视频特征压缩技术，提出了 SlowFast-LLaVA 模型，用于视频密集字幕生成。
• 帧间冗余减少：
  • Xu et al. (2024a): 提出了 Video-XL，通过帧间冗余减少技术提高视频处理效率。
  • Shen et al. (2024): 提出了 LongVU，通过相似性阈值和聚类技术减少帧间冗余。
  • Zhang et al. (2024a): 研究了视频特征压缩技术，提出了 Video-LaVIT 模型，通过解耦的视觉情感标记化技术减少帧间冗余。
  • Li et al. (2024a): 提出了 Video-ChatGPT，通过帧间冗余减少技术提高视频语言模型的性能。
  • Zhang et al. (2024c): 研究了视频特征压缩技术，提出了 Video-XL 模型，通过帧间冗余减少技术提高视频处理效率。

视频时间定位（Video Temporal Grounding）

• Ren et al. (2024): 提出了 Timechat 模型，用于处理时间敏感的视频语言任务，通过时间线索进行视频内容定位。
• Wang et al. (2024a): 提出了 Grounded-VideoLLM 模型，通过时间线索进行视频内容定位，提高了视频语言模型的细粒度时间定位能力。
• Qian et al. (2024): 提出了 Momentor 模型，通过时间线索进行视频内容定位，提高了视频语言模型的细粒度时间定位能力。
• Di & Xie (2024): 研究了视频时间定位任务，提出了多句时间定位方法，用于长视频的时间定位。
• Liu et al. (2024b): 提出了 LongVideoBench 基准测试，用于评估长视频理解任务中的视频时间定位性能。
• Anne Hendricks et al. (2017): 提出了 DiDeMo 数据集，用于视频时间定位任务，通过自然语言查询定位视频中的特定时刻。
• Li et al. (2024d): 提出了多句时间定位方法，用于长视频的时间定位任务。
• Lei et al. (2021): 提出了 QVHighlights 数据集，用于视频时间定位任务，通过自然语言查询定位视频中的特定时刻。

视频关键帧选择

• Yu et al. (2023): 提出了 SeViLA 模型，通过独立处理帧并选择关键帧作为后续视频理解任务的输入，但缺乏时间建模能力，限制了其在多时间线索任务中的性能。
• Han et al. (2025): 提出了 VideoEspresso 数据集，用于细粒度视频推理任务，通过核心帧选择提高视频理解性能。
• Yu et al. (2025): 提出了 Frame-Voyager 模型，通过学习查询帧提高视频语言模型的性能。

这些研究为 VideoITG 框架的提出提供了背景和基础。VideoITG 通过引入指令驱动的时间定位方法，有效地解决了现有方法在长视频理解中的局限性，提高了视频语言模型的性能。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 为了有效解决长视频理解中关键帧选择的问题，论文提出了 VideoITG（Instructed Temporal Grounding for Videos）框架，通过模仿人类的标注过程，实现与用户指令对齐的帧选择策略。具体来说，VideoITG 的解决方案包括以下几个关键步骤：

1. VidThinker 自动化标注流程

VidThinker 是一个自动化标注框架，它通过三个阶段来生成高质量的标注数据，确保标注与用户指令对齐：

1.1 指令引导的剪辑字幕生成（Instructed Clip Captioning）

• 过程：将视频均匀分割成短剪辑（例如 5 秒每个），然后利用语言模型（LLM）根据指令和答案生成每个剪辑的详细描述。
• 作用：确保每个剪辑的描述与用户指令相关，为后续的剪辑检索提供信息丰富的基础。

1.2 指令引导的剪辑检索（Instructed Clip Retrieval）

• 过程：将生成的剪辑描述按顺序排列，并利用 LLM 进行相关性评估，输出与指令相关的剪辑索引。
• 作用：通过链式思考推理，确保选择的剪辑不仅包含关键词匹配，还考虑了时间关系，从而提高相关剪辑的检索效率和准确性。

1.3 指令引导的帧定位（Instructed Frame Localization）

• 过程：在粗定位的视频片段内，对每一帧进行二元分类，判断该帧是否与指令相关，最终保留与指令相关的帧。
• 作用：通过细粒度的帧级过滤，精确识别与指令最相关的视觉证据，提高标注的精确性。

2. VideoITG-40K 数据集构建

利用 VidThinker 流程，构建了 VideoITG-40K 数据集，包含 40,000 个视频和 500,000 个指令引导的时间定位标注。该数据集在规模和质量上都显著优于现有的时间定位数据集，为模型训练提供了丰富的资源。

3. VideoITG 模型设计

基于 VideoITG-40K 数据集，设计了一系列 VideoITG 模型，这些模型利用视频语言对齐和推理能力，以有效的方式选择关键帧。具体设计了三种模型变体：

3.1 文本生成基础的分类（Text-generation-based classification）

• 特点：将指令引导的时间定位视为下一个标记预测任务，生成文本标记作为输出。这种设计与当前 Video-LLMs 的训练范式一致，优化了视觉语言对齐和指令遵循能力。
• 优势：支持多轮对话，无需重复编码视觉特征。

3.2 基于锚点的分类（Anchor-based classification）

• 特点：在保留因果注意力掩码的情况下，通过在指令后引入锚点来解决视觉标记无法提前访问指令的问题。对于每个视频帧，通过全局平均池化计算锚点标记。
• 优势：保留了 Video-LLM 的预训练能力，同时允许模型处理多时间线索。

3.3 基于池化的分类（Pooling-based classification）

• 特点：移除了因果注意力掩码，允许视觉标记和文本指令标记通过全注意力进行交互。对每个帧的视觉标记进行平均池化和分类。
• 优势：全注意力机制提供了更大的感受野，允许全局时间关系建模，并使所有标记能够同时访问文本查询。

4. 实验验证

通过在多个多模态视频理解基准测试上的实验，验证了 VideoITG 框架的有效性。实验结果表明，VideoITG 在多个基准测试上均取得了显著的性能提升，特别是在长视频理解任务中，证明了其在提高视频语言模型性能方面的优越性和潜力。

总结

VideoITG 框架通过模仿人类的标注过程，结合自动化标注流程、大规模数据集构建和创新的模型设计，有效地解决了长视频理解中的关键帧选择问题。这一框架不仅提高了视频语言模型的性能，还为未来长视频理解的研究提供了新的方向。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下几类实验来验证 VideoITG 框架的有效性和性能提升：

1. 不同 Video-LLMs 的性能比较

实验目的：验证 VideoITG 框架在不同大小和类型的 Video-LLMs 上的性能提升。

实验设置：

• 使用不同大小的 Video-LLMs，包括 LLaVA-Video-7B 和 InternVL2.5-8B。
• 比较了均匀采样（Uniform Sampling）和 VideoITG 选择的帧（Top-k）在不同视频长度上的性能。
• 评估指标包括准确率（Accuracy）。

实验结果：

• 在 LLaVA-Video-7B 上，使用 VideoITG 选择的 32 帧（Top-32）相比于均匀采样的 32 帧（Uni-32），在多个基准测试上取得了显著的性能提升：
  • LongVideoBench：从 58.7% 提升到 61.6%（+2.9%）。
  • MLVU：从 66.8% 提升到 74.6%（+7.8%）。
  • VideoMME：从 60.3% 提升到 65.9%（+5.6%）。
  • CG-Bench：从 52.7% 提升到 55.2%（+2.5%）。
• 在 InternVL2.5-8B 上，使用 VideoITG 选择的 32 帧（Top-32）相比于均匀采样的 32 帧（Uni-32），在多个基准测试上也取得了显著的性能提升：
  • LongVideoBench：从 58.3% 提升到 61.9%（+3.6%）。
  • MLVU：从 66.4% 提升到 75.0%（+8.6%）。
  • VideoMME：从 61.7% 提升到 67.1%（+5.4%）。
  • CG-Bench：从 53.1% 提升到 56.9%（+3.8%）。
• 在 InternVL2.5-26B 上，使用 VideoITG 选择的 32 帧（Top-32）相比于均匀采样的 32 帧（Uni-32），在多个基准测试上也取得了显著的性能提升：
  • LongVideoBench：从 55.6% 提升到 63.0%（+7.4%）。
  • MLVU：从 71.3% 提升到 78.9%（+7.6%）。
  • VideoMME：从 67.1% 提升到 69.0%（+1.9%）。
  • CG-Bench：从 40.6% 提升到 48.7%（+8.1%）。

2. 不同模型架构的性能比较

实验目的：比较不同 VideoITG 模型变体的性能，验证哪种架构更有效。

实验设置：

• 比较了三种模型变体：文本生成基础的分类（Variant A）、基于锚点的分类（Variant B）和基于池化的分类（Variant C）。
• 使用 LLaVA-Video-7B 作为语言模型，评估指标包括准确率（Accuracy）。

实验结果：

• Variant A（文本生成基础的分类）表现最差，可能是因为其训练过程中存在稀疏监督问题。
• Variant C（基于池化的分类）表现最佳，优于 Variant B（基于锚点的分类），这表明全注意力机制在处理多时间线索时更为有效。
  • VideoMME：Variant C 为 78.0%，Variant B 为 77.9%。
  • MLVU：Variant C 为 67.1%，Variant B 为 66.0%。
  • LongVideoBench：Variant C 为 61.9%，Variant B 为 61.3%。

3. 数据集构建策略的验证

实验目的：验证 VidThinker 自动化标注流程中各个阶段的有效性。

实验设置：

• 分别移除 Instructed Clip Captioning 和 Instructed Frame Localization 阶段，观察对模型性能的影响。
• 使用 InternVL2.5-8B 作为语言模型，评估指标包括准确率（Accuracy）。

实验结果：

• 移除 Instructed Clip Captioning 阶段，性能显著下降：
  • VideoMME Long：从 78.0% 下降到 77.5%。
  • MLVU：从 75.0% 下降到 73.2%。
• 移除 Instructed Frame Localization 阶段，性能也有所下降：
  • VideoMME Medium：从 67.1% 下降到 65.8%。
  • MLVU：从 75.0% 下降到 74.1%。

4. 预训练数据的影响

实验目的：验证视觉语言对齐预训练数据对模型性能的影响。

实验设置：

• 分别移除图像预训练数据和视频预训练数据，观察对模型性能的影响。
• 使用 InternVL2.5-8B 作为语言模型，评估指标包括准确率（Accuracy）。

实验结果：

• 移除视频预训练数据，性能略有下降：
  • VideoMME Long：从 78.0% 下降到 77.2%。
  • MLVU：从 75.0% 下降到 74.5%。
• 移除图像和视频预训练数据，性能显著下降：
  • MLVU：从 75.0% 下降到 69.1%。
  • LongVideoBench：从 61.9% 下降到 58.6%。

5. 不同帧选择方法的比较

实验目的：比较 VideoITG 框架与其他帧选择方法的性能。

实验设置：

• 比较了均匀采样（Uniform Sampling）、SigLIP、独立帧评估（使用 InternVL2.5-8B 作为选择和回答 LMM）和 VideoITG。
• 使用 InternVL2.5-8B 作为语言模型，评估指标包括准确率（Accuracy）。

实验结果：

• 均匀采样（Uniform Sampling）的平均准确率为 62.7%。
• SigLIP 的平均准确率为 64.0%，略高于均匀采样。
• 独立帧评估（使用 InternVL2.5-8B）的平均准确率为 65.2%。
• VideoITG 的平均准确率为 68.1%，显著优于其他方法。

6. 可视化案例分析

实验目的：通过具体案例展示 VideoITG 与均匀采样在关键帧选择上的差异。

实验设置：

• 选择了两个案例，分别涉及多时间线索问题和非存在性问题。
• 对比了均匀采样和 VideoITG 选择的帧。

实验结果：

• 在多时间线索问题中，VideoITG 成功捕捉了“刷牙”和“喷香水”两个动作，而均匀采样遗漏了这些关键帧。
• 在非存在性问题中，VideoITG 成功识别了所有不在视频中的 IMAX 电影，而均匀采样未能捕捉到这些关键帧。

总结

通过上述实验，论文验证了 VideoITG 框架在不同大小和类型的 Video-LLMs 上的性能提升，证明了其在长视频理解任务中的优越性。实验结果表明，VideoITG 通过指令引导的帧选择策略，显著提高了视频语言模型的性能，特别是在处理多时间线索和复杂场景时。

Authors: Shihao Wang, Guo Chen, De-an Huang, Zhiqi Li, Minghan Li, Guilin Li, Jose M. Alvarez, Lei Zhang, Zhiding Yu

Categories: cs.CV, cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2507.13353v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2507.13353v1

Published: 2025-07-17T17:59:59Z

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2. Hierarchical Rectified Flow Matching with Mini-Batch Couplings

Flow matching has emerged as a compelling generative modeling approach that is widely used across domains. To generate data via a flow matching model, an ordinary differential equation (ODE) is numerically solved via forward integration of the modeled velocity field. To better capture the multi-modality that is inherent in typical velocity fields, hierarchical flow matching was recently introduced. It uses a hierarchy of ODEs that are numerically integrated when generating data. This hierarchy of ODEs captures the multi-modal velocity distribution just like vanilla flow matching is capable of modeling a multi-modal data distribution. While this hierarchy enables to model multi-modal velocity distributions, the complexity of the modeled distribution remains identical across levels of the hierarchy. In this paper, we study how to gradually adjust the complexity of the distributions across different levels of the hierarchy via mini-batch couplings. We show the benefits of mini-batch couplings in hierarchical rectified flow matching via compelling results on synthetic and imaging data. Code is available at https://riccizz.github.io/HRF_coupling.

中文摘要

流匹配作为一种引人注目的生成建模方法，已在多个领域得到了广泛应用。通过流匹配模型生成数据时，通常会通过对所建模速度场的正向积分，数值求解常微分方程（ODE）。为了更好地捕捉典型速度场内在的多模态性，最近引入了分层流匹配。它使用一组在生成数据时进行数值积分的常微分方程层次结构。这组常微分方程能够捕捉多模态速度分布，就像传统流匹配能够建模多模态数据分布一样。虽然这种层次结构可以建模多模态速度分布，但建模分布的复杂性在各层次之间保持一致。本文研究如何通过小批量耦合逐步调整不同层次之间分布的复杂性。我们通过对合成数据和成像数据的引人注目的结果展示了小批量耦合在分层修正流匹配中的好处。代码可在 https://riccizz.github.io/HRF_coupling 获取。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决如何在层次化流匹配（Hierarchical Flow Matching, HRF）模型中逐步调整不同层次上分布的复杂性，以更好地捕捉多模态数据分布并提高生成数据的质量。

具体来说，论文关注的问题包括：

1. 多模态数据分布的建模：在传统的流匹配模型中，使用均方误差（MSE）目标函数无法有效捕捉多模态的速度分布，导致生成路径弯曲，采样效率低下。虽然层次化流匹配（HRF）能够建模多模态速度分布，但其在不同层次上的分布复杂性保持一致，这可能限制了模型的性能。
2. 如何逐步简化“真实”速度分布的复杂性：论文提出通过在数据空间和速度空间中使用小批量耦合（mini-batch couplings）来控制速度分布的复杂性，从而在不同层次上逐步简化分布，使其更容易学习。

总结来说，论文的核心目标是通过引入小批量耦合的方法，改进层次化流匹配模型在处理多模态数据分布时的性能，特别是在生成质量和采样效率方面。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与流匹配（Flow Matching）和层次化流匹配（Hierarchical Flow Matching）相关的研究工作，这些工作为本文的研究提供了背景和基础。以下是相关研究的概述：

流匹配（Flow Matching）

• Liu et al. [2023a]: 提出了通过线性插值连接源分布和目标分布的点来学习速度场的方法。这种方法能够生成高质量的数据，但会导致弯曲的采样路径。
• Lipman et al. [2023]: 从条件概率路径的角度引入了插值方法，目标是通过高斯分布来建模数据生成过程。
• Albergo and Vanden-Eijnden [2023]: 引入了更一般的随机插值形式，为流匹配提供了更多的灵活性。
• Esser et al. [2024]: 在计算机视觉领域应用了流匹配技术，用于高分辨率图像合成。
• Zhang and Gienger [2024]: 在机器人领域应用了流匹配技术。
• Yim et al. [2023] 和 Jing et al. [2024]: 在计算生物学领域应用了流匹配技术。
• Chen et al. [2024] 和 Zhang et al. [2024]: 在时间序列分析领域应用了流匹配技术。

直接流（Rectified Flow）

• Liu [2022]: 提出了直接流的概念，这是一种边际保持的最优传输方法，通过训练模型来平滑地连接源分布和目标分布的点。
• Pooladian et al. [2023] 和 Tong et al. [2024]: 通过计算源分布和数据分布之间的小批量最优传输耦合来减少传输成本和流的方差。
• Park et al. [2024]: 通过学习初始速度和加速度来解决流匹配中的弯曲路径问题，但需要预训练的扩散模型来获取噪声-数据对。

流场分布建模

• Zhang et al. [2025]: 通过耦合常微分方程（ODEs）来捕捉由源和目标数据的线性插值诱导的随机流场分布，允许采样路径交叉。
• Guo and Schwing [2025]: 使用变分自编码器（VAE）来建模流场分布。

小批量最优传输（Minibatch Optimal Transport）

• Fatras et al. [2020, 2021]: 提出了小批量最优传输的概念，通过在小批量数据上计算耦合来获得对真实情况的无偏估计，提高了训练和推理的效率。
• Deshpande et al. [2018, 2019]: 在生成对抗网络（GANs）中应用了小批量最优传输来提高模型性能。

这些相关研究为本文提出的层次化流匹配模型提供了理论基础和实践指导。本文通过引入小批量耦合的方法，在数据空间和速度空间中逐步简化分布的复杂性，从而提高了层次化流匹配模型的性能。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过在层次化流匹配（Hierarchical Flow Matching, HRF）模型中引入小批量耦合（mini-batch couplings）的方法来解决如何逐步调整不同层次上分布的复杂性的问题。具体来说，论文提出了以下几种方法来实现这一目标：

1. 数据耦合（Data Coupling）

数据耦合通过在数据空间中使用小批量最优传输（minibatch optimal transport, OT）来简化速度分布的多模态性。具体步骤如下：

• 采样：从源分布 ( \rho_0 ) 和目标数据集 ( D ) 中分别采样小批量数据 ( {x_0^{(i)}} ) 和 ( {x_1^{(i)}} )。
• 最优传输：使用最优传输算法将源数据和目标数据进行耦合，得到配对 ( {(x_0^{(i)}, x_1^{(i)})} )。
• 训练目标：通过这些配对数据训练模型，使得速度分布的多模态性得到简化。

这种方法通过限制源数据和目标数据之间的配对方式，减少了速度分布的复杂性，从而使得模型更容易学习。

2. 速度耦合（Velocity Coupling）

速度耦合通过在速度空间中使用小批量耦合来简化速度分布的多模态性。具体步骤如下：

• 采样：从源速度分布 ( \pi_0 ) 中采样 ( {v_0^{(i)}} )，并使用预训练的 HRF 模型生成目标速度 ( {v_1^{(i)}(x_t, t)} )。
• 最优传输：使用最优传输算法将源速度和目标速度进行耦合，得到配对 ( {(v_0^{(i)}, v_1^{(i)}(x_t, t))} )。
• 训练目标：通过这些配对速度训练模型，使得速度分布的多模态性得到简化。

这种方法通过限制源速度和目标速度之间的配对方式，减少了速度分布的复杂性，从而使得模型更容易学习。

3. 两阶段训练方法（Two-Stage Training）

为了同时利用数据耦合和速度耦合的优势，论文提出了一个两阶段训练方法：

• 第一阶段：使用数据耦合训练模型，得到一个预训练的 HRF 模型。
• 第二阶段：使用预训练的 HRF 模型生成速度配对，然后使用这些速度配对进行速度耦合训练。

这种方法结合了数据耦合和速度耦合的优势，进一步简化了速度分布的多模态性，提高了模型的生成质量和采样效率。

4. 实验验证

论文通过在合成数据和图像数据上进行实验，验证了上述方法的有效性。实验结果表明：

• 数据耦合：显著简化了速度分布的多模态性，提高了生成数据的质量。
• 速度耦合：减少了采样步骤，提高了采样效率。
• 两阶段训练方法：在低神经函数评估（NFEs）情况下，进一步提高了生成数据的质量。

总结

论文通过引入数据耦合和速度耦合的方法，逐步调整了层次化流匹配模型中不同层次上分布的复杂性。这些方法不仅简化了速度分布的多模态性，还提高了模型的生成质量和采样效率。通过两阶段训练方法，论文进一步结合了数据耦合和速度耦合的优势，实现了更好的性能。

Q: 论文做了哪些实验？

Authors: Yichi Zhang, Yici Yan, Alex Schwing, Zhizhen Zhao

Categories: cs.CV, cs.LG

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2507.13350v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2507.13350v1

Published: 2025-07-17T17:59:56Z

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3. VisionThink: Smart and Efficient Vision Language Model via Reinforcement Learning

Recent advancements in vision-language models (VLMs) have improved performance by increasing the number of visual tokens, which are often significantly longer than text tokens. However, we observe that most real-world scenarios do not require such an extensive number of visual tokens. While the performance drops significantly in a small subset of OCR-related tasks, models still perform accurately in most other general VQA tasks with only 1/4 resolution. Therefore, we propose to dynamically process distinct samples with different resolutions, and present a new paradigm for visual token compression, namely, VisionThink. It starts with a downsampled image and smartly decides whether it is sufficient for problem solving. Otherwise, the model could output a special token to request the higher-resolution image. Compared to existing Efficient VLM methods that compress tokens using fixed pruning ratios or thresholds, VisionThink autonomously decides whether to compress tokens case by case. As a result, it demonstrates strong fine-grained visual understanding capability on OCR-related tasks, and meanwhile saves substantial visual tokens on simpler tasks. We adopt reinforcement learning and propose the LLM-as-Judge strategy to successfully apply RL to general VQA tasks. Moreover, we carefully design a reward function and penalty mechanism to achieve a stable and reasonable image resize call ratio. Extensive experiments demonstrate the superiority, efficiency, and effectiveness of our method. Our code is available at https://github.com/dvlab-research/VisionThink.

中文摘要

最近在视觉-语言模型（VLMs）方面的进展通过增加视觉标记的数量提高了性能，而这些视觉标记通常比文本标记长得多。然而，我们观察到大多数现实世界场景并不需要如此多的视觉标记。虽然在一小部分与OCR相关的任务中性能显著下降，但模型在大多数其他一般VQA任务中仅以1/4的分辨率仍能准确执行。因此，我们提议动态处理不同分辨率的不同样本，并提出一种新的视觉标记压缩范式，即VisionThink。它从一个下采样的图像开始，智能地决定这是否足以解决问题。否则，模型可以输出一个特殊标记请求更高分辨率的图像。与现有通过固定修剪比例或阈值压缩标记的高效VLM方法相比，VisionThink能够自主决定是否逐个压缩标记。因此，它在与OCR相关的任务中展现出强大的细粒度视觉理解能力，同时在较简单的任务中节省了大量视觉标记。我们采用强化学习，并提出LLM-as-Judge策略，成功将RL应用于一般VQA任务。此外，我们精心设计了奖励函数和惩罚机制，以实现稳定合理的图像调整调用比例。大量实验表明我们方法的优越性、高效性和有效性。我们的代码可在https://github.com/dvlab-research/VisionThink获取。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决视觉语言模型（Vision-Language Models, VLMs）在处理视觉信息时视觉token过度使用的问题。随着VLMs性能的提升，所需的视觉token数量呈指数级增长，这导致计算成本大幅增加，限制了这些模型在实际应用中的部署。论文指出，大多数现实场景并不需要如此多的视觉token，而只有一小部分与OCR（光学字符识别）相关的任务需要详细的视觉输入。因此，作者提出了一种新的视觉token压缩范式——VisionThink，以动态地根据样本的不同需求处理不同分辨率的图像，从而在保持性能的同时提高模型的效率。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了与VisionThink相关的几个研究方向，包括高效的视觉语言模型（Efficient Vision Language Models）、大型语言模型的推理能力（Large Language Model Reasoning）以及视觉语言模型的推理能力（Vision Language Model Reasoning）。以下是一些具体的相关研究：

高效的视觉语言模型（Efficient Vision Language Models）

• ZipVL: 提出了一种动态token稀疏化和键值缓存压缩的方法，用于提高大型视觉语言模型的效率。
• SparseVLM: 通过视觉token稀疏化来减少视觉语言模型推理时的计算量。
• FastV: 通过快速视觉token生成来加速视觉语言模型的推理过程。
• VisionZip: 探讨了视觉token压缩技术，通过总结视觉token到紧凑的寄存器中来提高效率。

大型语言模型的推理能力（Large Language Model Reasoning）

• DeepSeek-R1: 通过强化学习激励大型语言模型（LLMs）的推理能力。
• Chain-of-Thought (CoT) Prompting: 通过构造逐步思考的提示来提高LLMs的推理能力。
• Program-of-Thought (PoT) Prompting: 通过整合外部计算工具来验证或简化逻辑步骤，提高推理的准确性。

视觉语言模型的推理能力（Vision Language Model Reasoning）

• LLaVA-CoT: 使用逐步思考提示来提高视觉语言模型的推理能力。
• Insight-V: 探索长链视觉推理，通过多模态大型语言模型进行推理。
• Vision-R1: 将推理激励应用于多模态大型语言模型，提高其视觉推理能力。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文提出了一种名为 VisionThink 的新范式，通过动态调整图像分辨率来解决视觉语言模型（VLMs）中视觉token过度使用的问题。具体方法如下：

动态图像分辨率调整

• 初始低分辨率处理：VisionThink首先对输入图像进行下采样（降低分辨率），以减少视觉token的数量，从而降低计算成本。
• 智能决策：模型会根据下采样图像的信息判断是否足以回答问题。如果信息不足，模型会输出一个特殊token，请求更高分辨率的图像。这种动态决策机制使得模型在大多数不需要高分辨率图像的场景中能够高效运行，同时在需要详细视觉信息的OCR相关任务中保持高性能。

强化学习与LLM-as-Judge策略

• 强化学习（Reinforcement Learning, RL）：为了使模型能够智能地决定是否需要高分辨率图像，论文采用了强化学习方法。通过奖励函数和惩罚机制，模型在训练过程中学习最优的决策策略。
• LLM-as-Judge：为了评估模型在一般视觉问答（General VQA）任务中的表现，论文提出了一种LLM-as-Judge策略。利用大型语言模型（LLM）作为评估器，对模型的输出进行语义匹配和正确性评估。这种方法避免了传统基于规则的强化学习在处理复杂和多样化的VQA任务时的局限性。

奖励函数和惩罚机制

• 奖励函数设计：奖励函数由三部分组成：准确性奖励、格式奖励和惩罚控制。准确性奖励基于LLM-as-Judge的评估结果，格式奖励确保模型的输出符合特定格式要求，惩罚控制则防止模型总是选择高分辨率图像或总是选择低分辨率图像。
• 惩罚机制：通过设置一个阈值，当模型在低分辨率图像上正确回答问题的概率较低时，对直接回答进行惩罚，鼓励模型请求高分辨率图像；反之，当模型在低分辨率图像上正确回答问题的概率较高时，对请求高分辨率图像的行为进行惩罚。

数据准备

• 多分辨率数据收集：为了训练模型，作者收集了包含高分辨率和低分辨率图像的VQA样本。通过模型在这些样本上的表现，训练数据能够支持模型学习在不同场景下是否需要高分辨率图像。

通过上述方法，VisionThink在保持模型性能的同时，显著提高了视觉语言模型的效率，特别是在处理不需要高分辨率图像的场景时。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了广泛的实验来验证VisionThink方法的有效性、效率和智能性。以下是主要的实验设置和结果：

1. 有效性验证

实验目的：验证VisionThink在不同视觉问答（VQA）基准测试上的性能，特别是与现有最先进的方法相比。

实验设置：

• 基准测试：包括ChartQA、OCRBench、MathVista、MMVet、RealWorldQA、POPE等。
• 比较方法：与现有的开源和闭源VLMs进行比较，如Qwen2.5-VL、LLaVA-OneVision、Insight-V等。

实验结果：

• VisionThink在多个基准测试上取得了与现有方法相当或更好的性能。
• 在MathVerse和MMVet上，VisionThink分别取得了48.0和67.1的分数，比基线模型分别提高了3.7%和8.9%。
• 在MME基准测试上，VisionThink取得了2400的分数，超过了所有闭源模型。

2. 效率验证

实验目的：验证VisionThink在推理效率上的提升，特别是在处理不需要高分辨率图像的场景时。

实验设置：

• 推理时间比较：与QwenRL（使用全分辨率图像）和QwenRL 1/4（使用1/4分辨率图像）进行比较。
• 基准测试：包括DocVQA、MME、POPE、ChartQA、OCRBench等。

实验结果：

• 在大多数基准测试中，VisionThink的推理时间接近于QwenRL 1/4，显著优于QwenRL。
• 在DocVQA基准测试中，VisionThink的推理速度是QwenRL的两倍多。
• 在OCR相关的基准测试（如ChartQA和OCRBench）中，VisionThink的推理时间略长于QwenRL，但这是因为它智能地请求了高分辨率图像以确保准确回答。

3. 智能性验证

实验目的：验证VisionThink在不同基准测试中智能决定是否需要高分辨率图像的能力。

实验设置：

• 高分辨率请求比例：统计VisionThink在不同基准测试中请求高分辨率图像的比例。
• 基准测试：包括ChartQA、OCRBench、DocVQA、MME等。

实验结果：

• 在需要详细视觉理解的基准测试（如ChartQA和OCRBench）中，VisionThink请求高分辨率图像的比例较高（分别为79%和62%）。
• 在不需要高分辨率图像的基准测试（如DocVQA和MME）中，VisionThink大多数情况下能够直接使用低分辨率图像回答问题（分别为93%和70%）。

4. 与传统高效VLM方法的比较

实验目的：验证VisionThink与传统高效VLM方法（如FastV、SparseVLM）相比的优势。

实验设置：

• 基准测试：包括ChartQA、OCRBench、DocVQA、MME、RealWorldQA、POPE、MathVista、MathVerse等。
• 比较方法：FastV、SparseVLM、VisionZip等。

实验结果：

• VisionThink在所有基准测试中的平均性能优于FastV和SparseVLM。
• 在OCR相关的基准测试（如ChartQA和OCRBench）中，VisionThink的性能提升更为显著，分别比FastV和SparseVLM高出9.0%和8.3%。

5. 强化学习的扩展性验证

实验目的：验证LLM-as-Judge策略在大规模数据上的有效性。

实验设置：

• 数据规模：使用130K的VQA样本进行训练。
• 基准测试：包括MMU、MMU-Pro、MMBench、RealWorldQA、POPE、MME、MathVista、MathVerse、MMVet等。

实验结果：

• 使用LLM-as-Judge策略训练的VisionThink在多个基准测试上取得了显著的性能提升，特别是在MMVet和MathVista上，分别比基线模型提高了7.9%和3.0%。

这些实验结果表明，VisionThink不仅在性能上优于现有的高效VLM方法，而且在推理效率和智能决策方面也表现出色。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文中提出的VisionThink方法在视觉语言模型（VLMs）的效率和性能方面取得了显著进展，但仍有一些可以进一步探索的方向：

1. 灵活的分辨率调整

• 研究点：目前VisionThink采用的是固定的2倍分辨率调整。可以探索更灵活的分辨率调整策略，例如根据任务需求动态调整分辨率倍数，以进一步优化性能和效率。
• 潜在方法：设计一个自适应的分辨率调整模块，该模块可以根据当前任务的复杂度和模型的置信度动态选择合适的分辨率倍数。

2. 多模态工具的集成

• 研究点：除了图像分辨率调整，还可以探索其他多模态工具（如图像裁剪、局部放大等）的集成，以进一步提高模型的效率和性能。
• 潜在方法：开发一个综合的多模态工具箱，允许模型在推理过程中根据需要调用不同的工具。

3. 多轮交互的扩展

• 研究点：当前VisionThink支持最多两轮的交互。可以扩展到更多轮的交互，以处理更复杂的视觉问题。
• 潜在方法：设计更复杂的多轮交互策略，允许模型在多轮对话中逐步细化其理解和推理过程。

4. 强化学习策略的改进

• 研究点：虽然LLM-as-Judge策略在一般VQA任务上取得了成功，但可以进一步优化奖励函数和惩罚机制，以提高模型的泛化能力和决策质量。
• 潜在方法：引入更复杂的奖励函数，例如结合多种评估指标（如准确性、效率、用户满意度等）来综合评估模型的表现。

5. 模型的可解释性

• 研究点：提高模型决策过程的可解释性，使用户能够更好地理解模型为何请求高分辨率图像或直接回答问题。
• 潜在方法：开发可视化工具和解释方法，展示模型在决策过程中的关键步骤和依据。

6. 跨模态预训练的改进

• 研究点：探索更有效的跨模态预训练方法，以进一步提升模型在不同任务上的表现。
• 潜在方法：结合最新的预训练技术和数据增强方法，设计更强大的预训练框架。

7. 模型的部署和优化

• 研究点：研究如何将VisionThink模型更有效地部署在实际应用中，特别是在资源受限的环境中。
• 潜在方法：开发轻量级的模型版本，并优化模型的推理速度和内存使用。

8. 与其他高效VLM方法的结合

• 研究点：探索VisionThink与其他高效VLM方法（如FastV、SparseVLM）的结合，以进一步提升模型的性能和效率。
• 潜在方法：设计一个混合框架，结合VisionThink的动态分辨率调整和其他方法的token压缩技术。

9. 多语言和跨文化适应性

• 研究点：研究VisionThink在多语言和跨文化场景中的表现，并探索如何提高其适应性。
• 潜在方法：收集和利用多语言和跨文化的训练数据，优化模型以处理不同语言和文化背景下的视觉任务。

10. 用户反馈的集成

• 研究点：探索如何将用户反馈集成到模型的训练和推理过程中，以进一步提升模型的性能和用户体验。
• 潜在方法：设计一个反馈机制，允许用户对模型的输出进行评价，并将这些反馈用于模型的持续优化。

这些方向不仅可以进一步提升VisionThink的性能和效率，还可以推动视觉语言模型在更广泛的应用场景中的实际部署。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文介绍了一种名为VisionThink的新型视觉语言模型（VLM），旨在通过动态调整图像分辨率来提高模型的效率和性能。VisionThink的核心思想是智能地决定是否需要高分辨率图像来回答问题，从而在大多数情况下使用低分辨率图像以节省计算资源，同时在需要详细视觉信息的任务中保持高性能。

研究背景与动机

• 视觉语言模型（VLMs）的发展：VLMs在视觉问答（VQA）等任务中取得了显著进展，但随着性能的提升，所需的视觉token数量呈指数级增长，导致计算成本大幅增加。
• 视觉token压缩的需求：大多数现实场景并不需要高分辨率图像，而只有一小部分OCR相关任务需要详细视觉信息。因此，需要一种方法来动态调整视觉token的数量，以提高模型的效率。

VisionThink方法

• 动态图像分辨率调整：VisionThink首先对输入图像进行下采样，减少视觉token的数量。如果下采样图像的信息不足以回答问题，模型会请求更高分辨率的图像。
• 强化学习与LLM-as-Judge策略：使用强化学习训练模型，使其能够智能地决定是否需要高分辨率图像。LLM-as-Judge策略利用大型语言模型（LLM）作为评估器，对模型的输出进行语义匹配和正确性评估。
• 奖励函数和惩罚机制：设计了包含准确性奖励、格式奖励和惩罚控制的奖励函数，以防止模型总是选择高分辨率图像或总是选择低分辨率图像。

实验结果

• 有效性验证：VisionThink在多个VQA基准测试上取得了与现有方法相当或更好的性能，特别是在需要详细视觉理解的任务中。
• 效率验证：VisionThink在推理效率上显著优于现有方法，特别是在处理不需要高分辨率图像的场景时。
• 智能性验证：VisionThink能够智能地决定是否需要高分辨率图像，根据不同任务的需求动态调整图像分辨率。

结论与未来工作

• 总结：VisionThink通过动态调整图像分辨率，实现了在保持高性能的同时显著提高模型效率的目标。该方法在多个VQA任务上表现出色，特别是在OCR相关任务中。
• 未来工作：可以进一步探索灵活的分辨率调整策略、多模态工具的集成、多轮交互的扩展、强化学习策略的改进、模型的可解释性、跨模态预训练的改进、模型的部署和优化、与其他高效VLM方法的结合、多语言和跨文化适应性以及用户反馈的集成等方向。

总体而言，VisionThink为视觉语言模型的效率和性能提升提供了一种新的思路，具有广泛的应用前景和进一步研究的潜力。

Q: 想要进一步了解论文

A: 以上只是了解一篇论文的几个基本FAQ。如果你还想与Kimi进一步讨论该论文，请点击 这里 为你跳转Kimi AI网页版，并启动一个与该论文相关的新会话。

Authors: Senqiao Yang, Junyi Li, Xin Lai, Bei Yu, Hengshuang Zhao, Jiaya Jia

Categories: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.LG

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2507.13348v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2507.13348v1

Published: 2025-07-17T17:59:55Z

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4. Imbalance in Balance: Online Concept Balancing in Generation Models

In visual generation tasks, the responses and combinations of complex concepts often lack stability and are error-prone, which remains an under-explored area. In this paper, we attempt to explore the causal factors for poor concept responses through elaborately designed experiments. We also design a concept-wise equalization loss function (IMBA loss) to address this issue. Our proposed method is online, eliminating the need for offline dataset processing, and requires minimal code changes. In our newly proposed complex concept benchmark Inert-CompBench and two other public test sets, our method significantly enhances the concept response capability of baseline models and yields highly competitive results with only a few codes.

中文摘要

在视觉生成任务中，复杂概念的响应和组合往往缺乏稳定性，容易出错，这仍然是一个未被充分探索的领域。在本文中，我们尝试通过精心设计的实验来探索导致概念响应不佳的因果因素。我们还设计了一种按概念均衡的损失函数（IMBA损失）来解决这个问题。我们提出的方法是在线的，消除了对离线数据集处理的需求，并且只需最少的代码更改。在我们新提出的复杂概念基准Inert-CompBench和另外两个公共测试集上，我们的方法显著增强了基线模型的概念响应能力，并且仅用少量代码就产生了高度竞争的结果。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决视觉生成任务中复杂概念组合时响应不一致和易出错的问题。尽管近年来视觉生成模型取得了显著进展，但在实际应用中，尤其是在概念组合方面，这些模型往往难以稳定地生成与用户期望紧密匹配的输出。例如在文本到图像（T2I）生成任务中，即使是最先进的模型也常常面临概念缺失、属性泄露和概念耦合等问题。论文通过精心设计的实验探索导致概念响应不佳的因果因素，并设计了一种概念平衡损失函数（IMBA损失）来解决这一问题。

Q: 有哪些相关研究？

A: 以下是与本论文相关的研究领域和具体工作：

概念组合（Concept Composition）

• 概念组合能力评估：在文本到图像生成领域，已有研究提出了多个基准测试（如T2I-CompBench [18]和LC-Mis基准[60]）来全面评估模型的概念组合能力。这些基准测试通过设计特定的测试案例，评估模型在生成包含多个概念的图像时的准确性和一致性。
• 概念组合能力提升：一些研究基于合成实验发现扩散模型的概念组合能力与数据的完整性、平衡性和解耦性有关[4, 34, 53]。然而，这些研究通常规模较小且基于类别条件任务，与文本到图像任务存在差距。从应用角度，一些工作提出了训练无关的方法，通过优化注意力图来增强模型的概念响应强度[5, 13, 29, 52]，而另一些工作则通过添加输入模态或通过多轮反馈进行生成[11, 31]。这些方法通常受限于基础模型的能力。

数据平衡（Data Balancing）

• 类别平衡方法：在类别特定任务中，许多工作[19, 24, 59]在处理类别不平衡问题上取得了优异结果，方法包括重采样、调整边界和重加权[9, 27, 36, 42]。这些方法主要针对单一类别标签的数据集，通过调整各类别的样本数量或损失权重来提高模型对少数类别的关注。
• 类别图像生成中的数据平衡：一些研究[21, 39, 50, 55, 58]将类别重加权方法扩展到类别图像生成任务中，通过引入类别间距离、平衡分布、标签增强或自引导方法来处理不平衡数据，取得了令人印象深刻的结果。然而，文本提示是多个类别的联合分布，且每张图像不能被分配单一类别，因此文本到图像任务中的数据平衡仍需进一步探索。

因果因素分析（Causal Factors Analysis）

• 模型规模与性能：在生成任务中，模型规模遵循扩展定律[20]，即参数更多的模型通常具有更强的生成能力。然而，当模型规模达到一定程度时，其对复杂概念组合的响应能力提升缓慢，表明模型规模不再是决定性因素。
• 数据规模与分布：以往研究多关注数据规模（即样本数量）对模型性能的影响，但本论文指出，仅增加数据规模而不改变数据分布，并不能显著提升模型的概念组合能力。相反，数据分布的平衡性对模型响应组合概念的能力有显著影响。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下几个关键步骤来解决视觉生成任务中复杂概念组合时响应不一致和易出错的问题：

1. 因果因素分析

论文首先通过精心设计的实验，分析了影响概念组合能力的关键因素，包括模型规模、数据规模和数据分布。实验结果表明：

• 模型规模：当模型规模达到一定程度时，进一步增加模型规模对概念组合能力的提升效果有限。
• 数据规模：单纯增加数据规模而不改变数据分布，并不能显著提升模型的概念组合能力。
• 数据分布：数据分布的平衡性对模型的概念组合能力有显著影响。更平衡的数据分布可以显著提升模型对组合概念的响应能力。

2. 提出IMBA距离

论文提出了一种新的度量方法——IMBA距离，用于准确且高效地衡量数据分布。IMBA距离基于条件和无条件分布之间的差异，能够动态地反映训练过程中数据分布的变化。具体来说，IMBA距离的计算公式为： [ D = \left| \epsilon - \epsilon_\theta (a_t, \phi, t) \right|^\gamma_{\text{sg}} ] 其中，(\epsilon) 是真实噪声，(\epsilon_\theta (a_t, \phi, t)) 是无条件分布的预测值，(\gamma) 是一个超参数，(\text{sg}) 表示停止梯度传播。IMBA距离与概念在数据集中的频率成反比，频率越低的概念，IMBA距离越大。

3. 提出IMBA损失函数

基于IMBA距离，论文设计了一种在线概念平衡损失函数（IMBA损失），用于在训练过程中动态调整损失权重，以平衡不同概念的分布。IMBA损失函数的具体形式为： [ L^* = \mathbb{E}{t, x_0, \epsilon} \left[ D \left| \epsilon - \epsilon\theta (x_t, y, t) \right|^2 \right] ] 其中，(D) 是IMBA距离，(\epsilon) 是真实噪声，(\epsilon_\theta (x_t, y, t)) 是条件分布的预测值。IMBA损失函数通过动态调整损失权重，使得模型在训练过程中更加关注低频概念，从而提高模型对复杂概念组合的生成能力。

4. 构建新的基准测试Inert-CompBench

为了更全面地评估模型的概念组合能力，论文构建了一个新的基准测试Inert-CompBench。该基准测试从大规模文本图像数据集中提取了难以与其他概念组合的“惰性概念”，并将其与高频概念组合生成测试用例。具体步骤如下：

1. 提取候选概念：从数据集中提取高频和低频概念。
2. 选择代表性实体：通过语义典型性分析选择代表性实体概念。
3. 生成组合空间：构建高频和低频概念的笛卡尔积组合空间。
4. 构建概念共现图：通过概念共现图筛选出最小边权重的组合对，确保测试用例反映非平凡的概念组合关系。
5. 生成测试用例：使用GPT-4为每个选中的概念对生成5个语言多样化的提示，形成1000个细粒度的测试实例。

5. 实验验证

论文通过在LC-Mis基准、T2I-CompBench和Inert-CompBench上的实验，验证了IMBA损失函数的有效性。实验结果表明，使用IMBA损失函数训练的模型在概念组合能力上显著优于基线模型和其他方法。具体结果如下：

• LC-Mis基准：使用IMBA损失的模型在VQA成功率上达到了62.89%，显著高于基线模型的46.21%和A&E方法的48.42%。
• T2I-CompBench基准：在CLIP分数和VQA成功率上，IMBA损失模型均取得了最佳性能。
• Inert-CompBench基准：在惰性概念的组合成功率上，IMBA损失模型达到了57%，显著高于基线模型的44%和A&E方法的44.5%。

通过这些步骤，论文不仅揭示了影响概念组合能力的关键因素，还提出了一种有效的在线概念平衡方法，并通过新的基准测试验证了其有效性。

Q: 论文做了哪些实验？

A:

Authors: Yukai Shi, Jiarong Ou, Rui Chen, Haotian Yang, Jiahao Wang, Xin Tao, Pengfei Wan, Di Zhang, Kun Gai

Categories: cs.CV, cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2507.13345v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2507.13345v1

Published: 2025-07-17T17:59:47Z

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5. DeFine: Decision-Making with Analogical Reasoning over Factor Profiles

LLMs are ideal for decision-making thanks to their ability to reason over long contexts. However, challenges arise when processing speech transcripts that describe complex scenarios, as they are verbose and include repetition, hedging, and vagueness. E.g., during a company’s earnings call, an executive might project a positive revenue outlook to reassure investors, despite uncertainty regarding future earnings. It is crucial for LLMs to incorporate this uncertainty systematically when making decisions. In this paper, we introduce \textsc{DeFine}, a modular framework that constructs probabilistic factor profiles from complex scenarios. It then integrates these profiles with analogical reasoning, leveraging insights from similar past experiences to guide LLMs in making critical decisions in new situations. Our framework separates the tasks of quantifying uncertainty and incorporating it into LLM decision-making. This approach is particularly useful in areas such as consulting and financial deliberation, where making decisions under uncertainty is vital.

中文摘要

大型语言模型因其能够在长上下文中推理而非常适合决策。然而，当处理描述复杂场景的演讲记录时，会出现挑战，因为它们语言冗长，包含重复、模糊和不确定性。例如，在公司的财报电话会议中，管理层可能会给出积极的收入展望以安抚投资者，尽管对未来收益的确存在不确定性。在做决策时，重要的是大型语言模型要系统地纳入这种不确定性。在本文中，我们介绍了 extsc{DeFine}，一个模块化框架，它从复杂场景中构建概率因子特征。然后，它将这些特征与类比推理结合起来，利用类似过去经验的见解来指导大型语言模型在新情况下做出关键决策。我们的框架将量化不确定性与将其纳入大型语言模型决策的任务区分开来。这种方法在咨询和金融审议等领域尤其有用，在这些领域，在不确定性下做出决策至关重要。

LLM Analysis

LLM Analysis Failed: Error: 抓取失败: Navigation timeout of 3000 ms exceeded

Authors: Yebowen Hu, Xiaoyang Wang, Wenlin Yao, Yiming Lu, Daoan Zhang, Hassan Foroosh, Dong Yu, Fei Liu

Categories: cs.CL, cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2410.01772v2.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2410.01772v2

Published: 2024-10-02T17:29:34Z

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6. Latent Policy Steering with Embodiment-Agnostic Pretrained World Models

Learning visuomotor policies via imitation has proven effective across a wide range of robotic domains. However, the performance of these policies is heavily dependent on the number of training demonstrations, which requires expensive data collection in the real world. In this work, we aim to reduce data collection efforts when learning visuomotor robot policies by leveraging existing or cost-effective data from a wide range of embodiments, such as public robot datasets and the datasets of humans playing with objects (human data from play). Our approach leverages two key insights. First, we use optic flow as an embodiment-agnostic action representation to train a World Model (WM) across multi-embodiment datasets, and finetune it on a small amount of robot data from the target embodiment. Second, we develop a method, Latent Policy Steering (LPS), to improve the output of a behavior-cloned policy by searching in the latent space of the WM for better action sequences. In real world experiments, we observe significant improvements in the performance of policies trained with a small amount of data (over 50% relative improvement with 30 demonstrations and over 20% relative improvement with 50 demonstrations) by combining the policy with a WM pretrained on two thousand episodes sampled from the existing Open X-embodiment dataset across different robots or a cost-effective human dataset from play.

中文摘要

通过模仿学习视觉运动策略已被证明在广泛的机器人领域中有效。然而，这些策略的性能在很大程度上依赖于训练示范的数量，这需要在现实世界中进行昂贵的数据收集。在这项工作中，我们旨在通过利用来自广泛体现的现有数据或具有成本效益的数据（例如公共机器人数据集和人类与物体玩耍的数据集）来减少学习视觉运动机器人策略时的数据收集工作。我们的方法利用了两个关键见解。首先，我们使用光流作为一种与体现无关的动作表示，以在多体现数据集上训练世界模型（WM），并在目标体现的小量机器人数据上进行微调。其次，我们开发了一种方法，潜在策略引导（LPS），通过在WM的潜在空间中搜索更好的动作序列来改善行为克隆策略的输出。在现实世界的实验中，我们观察到结合在不同机器人的现有开放X体现数据集上从两千个 episodes 采样的预训练WM与小量数据（30个示范相对提升超过50%，50个示范相对提升超过20%）训练的策略性能有显著改善。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决在学习机器人视觉运动（visuomotor）策略时，如何减少数据收集工作量的问题。具体来说，现有的通过模仿学习（imitation learning）来获取机器人策略的方法，如行为克隆（Behavior Cloning, BC），需要大量的演示数据来实现高任务成功率。然而，收集这些数据既耗时又昂贵，尤其是在真实世界中。此外，收集到的数据通常特定于某个机器人、任务或环境，当需要针对不同的机器人形态（embodiment）或环境进行微调时，往往需要重复收集数据。

为了解决这一问题，论文提出了一种方法，通过利用现有的或成本较低的数据（如公共机器人数据集和人类与物体互动的数据）来减少针对特定机器人形态学习策略时所需的数据量。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了以下几类相关研究：

机器人从多样化数据中学习

• 利用人类和机器人视频数据训练视觉编码器：一些研究通过结合人类和机器人的视频数据来训练视觉编码器，避免从头开始学习策略网络 [30, 17, 26, 33]。然而，这些方法仅提供了视觉表示，而不是直接学习决策。
• 跨机器人形态的单一网络学习：近期的研究尝试通过使用具有公共主干和针对不同动作空间的多种头部的模块化结构，在多个机器人形态上学习单一网络 [39, 36]。这些方法在微调到特定任务时可能会因为模型较大而变得昂贵，并且有时会受到推理速度慢的限制。
• 视觉-语言-动作（VLA）模型：通过微调预训练的视觉-语言模型（VLM）来作为机器人策略 [19, 5, 3, 15]。这些方法同样因为模型较大，在针对特定任务进行微调时成本较高，且可能推理速度较慢。
• 从人类视频中学习可重用先验或能力：一些工作尝试从人类视频中学习可重用的先验知识或能力，以加速机器人学习 [29, 2, 1]。但这些方法往往对人类与世界互动的方式做出特定假设，可能无法泛化到不符合这些假设的任务。

基于世界模型（World Models）的策略引导与规划

• 循环状态空间世界模型（RSSM）：这些模型由编码器、潜在状态转移函数和解码器组成，用于模拟环境动态和转移函数 [12, 13]。这些模型可以用于生成动作序列、评估动作序列的价值，并通过优化器（如交叉熵方法）选择最佳动作序列。
• 策略引导（Policy Steering）：使用价值函数和可选的世界模型来改进基础策略的输出 [31, 41]。这种方法可以补偿基础策略的失败模式，或者选择符合安全约束的动作。

离线强化学习（Offline RL）和逆强化学习（Inverse RL）

• 离线强化学习中的悲观主义：在离线强化学习中，模型（如价值函数、动态模型）只能访问离线数据集中的状态-动作对。因此，对于训练数据分布之外的状态-动作对，模型的预测可能不可靠，可能会导致过度乐观的价值估计 [9, 43, 18, 21]。
• 逆强化学习：逆强化学习的目标是从专家演示中推断出奖励函数，这与论文中提出的基于数据分布训练价值函数的方法有相似之处 [32]。

光流（Optic Flow）在机器人中的应用

• 光流作为中间表示：光流（2D和3D）被广泛用作机器人中的中间表示，用于表示物体的可操作性 [8, 45, 44]。这些表示能够很好地从仿真转移到真实硬件上，并且可以从人类视频中学习。
• 光流作为动作表示：一些工作尝试将光流作为预测的动作表示 [23, 10]，或者使用光流来衡量不同剧集之间的动作相似性 [23, 37]。与这些工作不同，本文使用光流作为一种统一的输入动作表示，以编码不同机器人形态的动作。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下两个关键方法来解决减少机器人策略学习中数据收集工作量的问题：

使用光流作为体现无关的动作表示来预训练世界模型（World Model, WM）

• 动机：预训练机器人世界模型时面临的一个挑战是，每个机器人在数据集中都有体现特定的信息（如本体感知、动作）。这使得预训练数据集对特定体现有依赖性，可能会导致预训练的表示在泛化到新体现时表现不佳。为了解决这一挑战，论文选择使用光流作为体现无关的动作表示来预训练世界模型。因为不同机器人在执行相似技能（如抓取物体）时，其视觉运动在视觉空间中具有相似的模式，光流能够捕捉到这种视觉动作，从而作为预训练世界模型的输入动作表示，使其不依赖于特定的机器人体现。
• 方法：在预训练阶段，论文使用一个卷积神经网络（CNN）和多层感知机（MLP）来对光流进行编码，并将其投影到与机器人动作相似维度的向量上。在微调阶段，丢弃光流编码器，世界模型直接使用目标体现的原始机器人动作，无需额外编码。

提出一种称为潜在策略引导（Latent Policy Steering, LPS）的方法

• 动机：在以往使用世界模型进行规划的工作中，作者通过在潜在空间中预测未来状态并与目标图像进行比较来选择最佳动作序列。然而，当任务具有较长的时间范围且期望的结果（目标图像）超出了策略和世界模型的可达范围时，这种方法的效果会变差。论文提出的潜在策略引导方法不受任务时间范围的影响，其关键观察是：由于行为克隆（Behavior Cloning, BC）数据集中的每个演示都是专家演示且能够完成任务，因此数据集中的每个状态都可以被视为目标状态。基于此，可以在推理过程中将状态比较转化为基于世界模型的状态价值函数，从而引导策略朝着成功方向发展。
• 方法：在训练LPS时，论文通过模拟并比较数据集中的专家状态和策略预测动作所访问的非专家状态，来训练一个价值函数。对于偏离数据集分布的非专家状态，通过将状态之间的余弦相似性转换为负奖励来对其进行惩罚。然后使用Lambda-Return目标来训练价值函数，使其能够编码基于二元奖励的成功任务完成价值以及基于额外奖励的偏离数据集的价值。在推理过程中，从行为克隆策略中采样大量的动作计划，世界模型预测每个计划对应的未来状态并计算状态价值，然后根据折扣因子对状态价值进行加权平均，为每个计划分配一个价值，最终执行具有最高价值的动作计划。

通过结合预训练的世界模型和潜在策略引导方法，论文在真实世界实验中观察到，在使用少量数据（如30个或50个演示）训练策略时，策略性能得到了显著提升。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文在模拟环境和真实世界中进行了广泛的实验，以验证所提出方法的有效性。以下是详细的实验设置和结果：

模拟实验

实验设置

• 数据集：使用Robomimic [28]基准测试中的任务，包括Lift、Can、Square和Transport。每个任务使用30、50或100个Franka机器人的演示数据。
• 预训练数据集：使用400个演示数据，通过Robosuite [47]在UR5e、Sawyer、IIWA和Kinova3四种不同机器人上收集。机器人动作被替换为通过GMFlow [42]计算的光流。
• 任务描述：
  • Lift：抓取一个方块。
  • Can：抓取一个罐子并将其放入一个有其他罐子作为干扰的箱子中。
  • Square：抓取一个方形螺母并将其精确放置在一个固定的钉子上。
  • Transport：一个具有挑战性的双臂长时域任务，包括1）一个手臂打开一个箱子并将锤子交给另一个手臂，2）第二个手臂清空目标箱子，3）第二个手臂从第一个手臂接收锤子并将其放入箱子中。

基线方法

• BC：行为克隆策略，使用扩散策略 [6]，动作预测范围为16步。在推理过程中，以开环方式执行16个动作。
• IQL：使用离线强化学习训练的状态-动作价值函数 [20]。在推理过程中，它会对BC策略提出的动作计划进行评分，并选择得分最高的计划。
• WM-goal：类似于 [29, 46]，世界模型预测由BC策略采样的动作计划的未来状态，并通过比较最后一个潜在状态与目标图像编码来确定最佳计划。目标图像是演示中与初始观察最接近的最后一个视觉观察。
• WM-V(s) (Ours)：使用DreamerV3 [13]实现的世界模型，训练使用Franka演示数据。在推理过程中，它模拟BC策略采样的动作计划访问的状态，并根据价值函数 ( V(s) ) 执行最佳计划。

评估协议

• 成功标准：由环境提供的二元奖励决定。
• 评估次数：每个种子运行10个环境，直到达到最大总交互限制。每个种子的评估剧集通常超过150个。
• 对象初始化：非固定对象在每剧集中随机初始化位置和方向。

实验结果

• LPS在数据充足情况下的表现：在100个演示数据的情况下，LPS（WM-V(s)）在所有任务上均优于基线方法，平均成功率为68.5%，而BC为63.7%，IQL为62.6%，WM-goal为65.0%。
• LPS对不同时间范围的响应：在不同时间范围 ( h = [2, 4, 8, 12, 16, 20, 24] ) 下，LPS在 ( h = 4, 8, 16, 20 ) 时优于BC，在 ( h = 24 ) 时表现不如BC。这表明在时间范围过长时，基于状态相似性的奖励变得嘈杂，导致价值函数在推理过程中不够有用。
• 奖励设计对LPS性能的影响：通过两种变体（WM-V(s)-binary和WM-V(s)-bootstrap）进行消融实验，结果表明，两种变体的性能均显著低于WM-V(s)，这表明LPS价值函数中的两个组成部分对于良好性能都是必要的。
• 预训练WM在低数据场景下的表现：在只有30或50个演示数据的低数据场景下，使用预训练的WM（WM-V(s)-pretrain）可以显著提高LPS的性能。例如，在Lift任务中，WM-V(s)的表现远低于BC，而WM-V(s)-pretrain则表现更好。

真实世界实验

实验设置

• 数据集：每个任务有50个Franka机器人的演示数据，使用手腕和前置摄像头。预训练数据集包括从Open X-embodiment数据集 [38]中采样的2000个演示，涉及四种不同机器人，以及1小时的人类与物体互动的视频数据。
• 任务描述：
  • Put-radish-in-pot：机器人抓取一个玩具萝卜并将其放入锅中。
  • Stacking cups：机器人将粉色杯子插入较大的蓝色杯子中。
  • Open-oven-put-pot-in-close-oven：机器人打开烤箱门，将一个装有萝卜的锅放入烤箱并关闭烤箱。
• 基线方法：
  • HPT：使用大规模数据集进行跨体现预训练的行为克隆策略 [39]。在微调时，冻结Transformer主干，微调体现特定的头部和预测头部。
  • WM-V(s)：与模拟实验中的方法类似，但没有使用预训练。
  • WM-V(s)-OpenX：使用OpenX数据集预训练的世界模型，微调时替换光流编码器为Franka机器人的动作。
  • WM-V(s)-human：使用人类数据集预训练的世界模型，微调时替换光流编码器为Franka机器人的动作。

评估协议

• 对象初始化：非固定对象（如萝卜、粉色杯子、锅）在桌面上的矩形区域内随机初始化。
• 评估次数：报告20次试验的成功率。

实验结果

• LPS在真实世界中的表现：在真实世界中，使用预训练的WM（WM-V(s)-OpenX和WM-V(s)-human）的LPS方法显著优于基线方法。例如，在Put-radish-in-pot任务中，WM-V(s)-human的成功率为85%，而BC仅为70%。在Stacking cups任务中，WM-V(s)-human的成功率为85%，而BC为70%。在Open-oven-put-pot-in-close-oven任务中，WM-V(s)-human的成功率为70%，而BC为40%。
• 预训练数据集的影响：使用人类数据集预训练的WM（WM-V(s)-human）在真实世界任务中表现优于使用OpenX机器人数据集预训练的WM（WM-V(s)-OpenX）。这可能是因为人类数据集与任务数据之间的分布差异小于OpenX数据集与任务数据之间的差异。

总结

论文通过在模拟和真实世界中进行的实验，验证了所提出的LPS方法在减少数据收集工作量的同时，能够显著提高机器人策略的性能。特别是在低数据场景下，预训练的世界模型能够有效地利用其他体现的数据来提高策略的泛化能力。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文中提到了一些可以进一步探索的点，主要集中在以下几个方面：

1. 更大规模和多样化的预训练数据集

• 数据集的多样性：目前的预训练数据集主要来自特定的机器人平台和人类互动数据。未来可以探索更大规模、更多样化的数据集，例如Epic-Kitchen [7] 或Ego4d [11] 等，这些数据集包含了人类在各种场景中与物体互动的视频，可以提供更丰富的视觉和动作信息。
• 非固定视角的数据：当前的预训练数据集假设所有视觉观察都是通过单个固定摄像头拍摄的，以便光流能够捕捉到与代理相关的有意义的视觉动作。未来可以探索更复杂的、非固定视角的数据集，以提高模型在真实世界环境中的泛化能力。

2. 更有效的体现无关动作表示

• 光流的局限性：虽然光流作为体现无关的动作表示在实验中取得了良好的效果，但它仍然存在一些局限性。例如，光流可能受到摄像头视角变化、光照条件变化等因素的影响。未来可以探索其他更鲁棒的体现无关动作表示，例如基于深度学习的特征提取方法，或者结合多种传感器数据（如视觉、触觉、力矩等）的动作表示。
• 动作表示的可扩展性：当前的方法在处理大规模、多样化的数据集时可能会面临挑战。未来可以研究如何设计更可扩展的体现无关动作表示，以便更好地利用大规模数据集进行预训练。

3. 策略引导方法的改进

• 价值函数的优化：虽然论文中提出的基于状态相似性的价值函数在实验中表现良好，但仍有改进空间。例如，可以探索更复杂的价值函数设计，或者结合其他类型的奖励信号（如任务特定的奖励）来进一步提高策略的性能。
• 推理效率：在推理过程中，LPS方法需要对大量的动作计划进行评估，这可能会导致推理效率较低。未来可以研究如何提高推理效率，例如通过减少需要评估的动作计划数量，或者使用更高效的优化算法来选择最佳动作计划。

4. 真实世界中的应用和验证

• 更复杂的任务：目前的实验主要集中在一些相对简单的任务上。未来可以探索更复杂的任务，例如多步骤任务、需要长期规划的任务，或者涉及多个机器人协作的任务，以验证LPS方法在更复杂场景中的有效性。
• 长期部署和适应性：在真实世界中，机器人需要在长期部署中不断适应环境的变化。未来可以研究如何使LPS方法在长期部署中保持良好的性能，并能够适应环境的变化和新的任务需求。

5. 跨领域和跨任务的泛化能力

• 跨领域泛化：目前的方法主要关注在不同机器人形态之间的泛化。未来可以探索如何使模型在不同领域（如工业机器人、服务机器人、医疗机器人等）之间进行泛化，以提高模型的通用性。
• 跨任务泛化：虽然LPS方法在一些任务上表现良好，但其泛化能力仍有待进一步验证。未来可以研究如何使模型在更广泛的任务类别中进行泛化，例如从简单的抓取任务泛化到更复杂的操作任务。

6. 算法的可解释性和安全性

• 可解释性：目前的深度学习模型通常被视为“黑箱”，难以解释其决策过程。未来可以研究如何提高LPS方法的可解释性，例如通过可视化策略引导过程、分析价值函数的作用机制等，以便更好地理解和信任模型的决策。
• 安全性：在实际应用中，机器人的安全性至关重要。未来可以研究如何在LPS方法中引入安全约束，确保机器人在执行任务时不会对人类或环境造成危害。

7. 多模态数据的融合

• 多模态输入：目前的方法主要依赖于视觉数据。未来可以探索如何融合多模态数据（如语音、文本、触觉等），以提高模型的感知能力和决策能力。例如，结合语音指令和视觉观察来指导机器人完成任务。
• 多模态预训练：可以研究如何在预训练阶段利用多模态数据，以学习更丰富的表示和更通用的策略。例如，通过预训练一个多模态的世界模型，使其能够更好地理解和生成多模态数据。

8. 算法的可扩展性和效率

• 计算效率：当前的LPS方法在训练和推理过程中可能需要大量的计算资源。未来可以研究如何提高算法的计算效率，例如通过优化网络结构、使用更高效的优化算法等，以便在资源受限的设备上部署。
• 可扩展性：随着数据集规模的不断增大，算法的可扩展性变得越来越重要。未来可以研究如何设计更可扩展的算法，以处理大规模数据集和复杂任务。

这些方向不仅可以进一步提高LPS方法的性能和泛化能力，还可以为机器人学习领域带来更广泛的应用和更深入的理解。

Q: 总结一下论文的主要内容

A:

Authors: Yiqi Wang, Mrinal Verghese, Jeff Schneider

Categories: cs.RO, cs.AI, cs.LG

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2507.13340v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2507.13340v1

Published: 2025-07-17T17:57:57Z

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7. Training Transformers with Enforced Lipschitz Constants

Neural networks are often highly sensitive to input and weight perturbations. This sensitivity has been linked to pathologies such as vulnerability to adversarial examples, divergent training, and overfitting. To combat these problems, past research has looked at building neural networks entirely from Lipschitz components. However, these techniques have not matured to the point where researchers have trained a modern architecture such as a transformer with a Lipschitz certificate enforced beyond initialization. To explore this gap, we begin by developing and benchmarking novel, computationally-efficient tools for maintaining norm-constrained weight matrices. Applying these tools, we are able to train transformer models with Lipschitz bounds enforced throughout training. We find that optimizer dynamics matter: switching from AdamW to Muon improves standard methods — weight decay and spectral normalization — allowing models to reach equal performance with a lower Lipschitz bound. Inspired by Muon’s update having a fixed spectral norm, we co-design a weight constraint method that improves the Lipschitz vs. performance tradeoff on MLPs and 2M parameter transformers. Our 2-Lipschitz transformer on Shakespeare text reaches validation accuracy 60%. Scaling to 145M parameters, our 10-Lipschitz transformer reaches 21% accuracy on internet text. However, to match the NanoGPT baseline validation accuracy of 39.4%, our Lipschitz upper bound increases to 10^264. Nonetheless, our Lipschitz transformers train without stability measures such as layer norm, QK norm, and logit tanh softcapping.

中文摘要

神经网络通常对输入和权重的扰动极为敏感。这种敏感性与一些病理现象相关，例如对抗样本的脆弱性、训练发散和过拟合。为了应对这些问题，过去的研究已着眼于完全由利普希茨（Lipschitz）组件构建神经网络。然而，这些技术尚未成熟到研究人员能够在初始化之后强制执行利普希茨证书来训练像变换器这样的现代架构。为了探索这一空白，我们开始开发和基准测试新的、计算上高效的工具，以维护范数约束的权重矩阵。应用这些工具后，我们能够训练在整个训练期间都强制执行利普希茨界限的变换器模型。我们发现优化器动态很重要：从AdamW切换到Muon改进了标准方法——权重衰减和谱归一化，使模型能够在较低的利普希茨界限下达到相同的性能。受到Muon更新具有固定谱范数的启发，我们共同设计了一种权重约束方法，改善了多层感知机（MLP）和2M参数变换器的利普希茨与性能权衡。我们在莎士比亚文本上的2-利普希茨变换器达到了60%的验证准确率。扩展到145M参数时，我们的10-利普希茨变换器在互联网文本上的准确率达到了21%。然而，要匹配NanoGPT基线的39.4%验证准确率，我们的利普希茨上界增加到10^264。尽管如此，我们的利普希茨变换器在没有层归一化、QK归一化和逻辑tanh软限制等稳定性措施的情况下进行训练。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决如何在训练Transformer模型时强制执行Lipschitz约束的问题。具体来说，它旨在探索以下几个关键问题：

1. Transformer模型的Lipschitz约束可行性：是否可以训练具有小的、强制执行的Lipschitz界的Transformer模型，并且这些模型是否能够达到良好的性能？
2. 权重约束方法对Lipschitz与性能权衡的影响：不同的权重约束方法如何影响Transformer模型的Lipschitz界与性能之间的权衡？
3. 优化器选择对Lipschitz约束的影响：不同的优化器（如AdamW和Muon）在强制执行Lipschitz约束时的表现如何，以及它们对模型性能和Lipschitz界的影响是什么？

这些问题的解决对于提高Transformer模型的鲁棒性、泛化能力和训练稳定性具有重要意义。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与Lipschitz约束神经网络相关的研究，这些研究主要集中在以下几个方面：

Lipschitz约束的理论和应用

• 理论基础：Bartlett等人的工作[1]提出了谱归一化的概念，用于控制神经网络的Lipschitz常数，从而改善泛化能力。Cisse等人的工作[2]探索了通过Parseval网络来提高模型对对抗性攻击的鲁棒性。
• 应用领域：在机器人控制[3]、对抗性输入扰动下的分类[4]和AI安全协议[5]等领域，Lipschitz约束的神经网络因其强鲁棒性而受到关注。

不同网络架构的Lipschitz约束方法

• MLP和RNN：Arjovsky等人的工作[6]提出了使用酉进化循环神经网络来控制Lipschitz常数。Yoshida和Miyato的工作[7]以及Anil等人的工作[8]分别提出了谱归一化和新的非线性激活函数，用于改善MLP和RNN的Lipschitz性质。
• Transformer：Qi等人的工作[9]提出了LipsFormer，通过重新参数化残差连接和修改自注意力机制来实现Lipschitz连续性。然而，LipsFormer在训练过程中并未约束权重矩阵。

Lipschitz约束的训练技术

• 优化器：Jordan等人的工作[10]提出了Muon优化器，它通过确保权重更新具有小的、固定的谱范数来改善训练稳定性。Moonshot AI的工作[11]进一步提出了MuonClip优化器，用于大规模训练中的注意力机制。
• 权重归一化：Miyato等人的工作[12]提出了谱归一化技术，用于控制单个权重矩阵的Lipschitz性质。Gogianu等人的工作[13]从优化角度探讨了谱归一化在深度强化学习中的应用。

Lipschitz约束的计算方法

• 谱归一化和权重衰减：Yoshida和Miyato的工作[14]以及Gouk等人的工作[15]分别提出了谱归一化和权重衰减技术，用于控制权重矩阵的谱范数，从而约束模型的Lipschitz常数。
• 谱剪枝和谱锤击：Cesista的工作[16]提出了谱剪枝技术，用于同时对奇异值进行上下限约束。本文作者进一步提出了谱锤击技术，用于在AdamW优化器下更好地约束权重更新。

这些相关研究为本文提供了理论基础和技术手段，使得作者能够探索在Transformer模型中强制执行Lipschitz约束的可能性和效果。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 为了训练具有强制执行的Lipschitz约束的Transformer模型，论文提出了一系列方法和实验来解决这一问题。以下是主要的解决步骤和方法：

1. 开发和基准测试新的权重矩阵约束工具

• 权重矩阵约束方法：论文提出并比较了多种方法来约束权重矩阵的范数，包括权重衰减（weight decay）、谱归一化（spectral normalization）、Stiefel流形投影（Stiefel manifold projection）等。
• 新的权重约束方法：论文引入了两种新的权重约束方法：
  • 谱软帽（Spectral Soft Cap）：通过迭代奇次多项式近似地将所有奇异值映射到其最大值σmax，从而约束权重矩阵的谱范数。
  • 谱锤击（Spectral Hammer）：通过将最大的奇异值设置为σmax来约束权重矩阵的谱范数，适用于AdamW优化器的低稳定秩权重更新。

2. 选择合适的优化器

• 优化器比较：论文发现优化器的选择对Lipschitz与性能的权衡有显著影响。具体来说，Muon优化器相比AdamW优化器在训练过程中能够更好地约束权重范数，从而实现更低的Lipschitz界和更好的性能。
• 实验验证：通过在CIFAR-10数据集上的MLP模型和Shakespeare文本数据集上的Transformer模型的实验，论文验证了Muon优化器在Lipschitz约束下的性能优势。

3. 构建Lipschitz连续的Transformer架构

• 残差连接的重新参数化：论文采用了Large等人[2]提出的残差连接的凸组合方法，以打破深度增加时Lipschitz界的乘法障碍。
• 注意力机制的调整：论文使用了1/d缩放的注意力机制，使得注意力模块在输入范数为1时具有1-Lipschitz性质。此外，论文还移除了层归一化（layer normalization），以探索在没有稳定性措施的情况下是否可以进行训练。

4. 计算Transformer的Lipschitz界

• 算法概述：论文提出了一种算法，用于根据Transformer的权重范数计算其Lipschitz界。该算法考虑了残差连接、MLP模块和注意力模块的Lipschitz性质，并通过逐层计算来得到最终的Lipschitz上界。
• 实验验证：通过在不同规模的Transformer模型上应用该算法，论文展示了如何通过约束权重范数来实现特定的Lipschitz界。

5. 实验验证

• 小规模Transformer模型：论文在Shakespeare文本数据集上训练了一个<2-Lipschitz的Transformer模型，验证损失达到1.29，接近基线模型的1.47。这表明在小规模模型上可以实现良好的性能和较小的Lipschitz界。
• 大规模Transformer模型：论文在NanoGPT基准测试上训练了一个145M参数的Transformer模型。通过使用谱归一化和谱软帽方法，论文成功训练了一个10-Lipschitz的Transformer模型，验证准确率达到21.2%。尽管为了达到与基线相当的性能，Lipschitz界增加到了10264，但这一实验展示了在大规模模型上强制执行Lipschitz约束的可行性。

通过上述方法和实验，论文成功地在不同规模的Transformer模型上强制执行了Lipschitz约束，并探索了Lipschitz界与模型性能之间的权衡。这些研究结果为提高Transformer模型的鲁棒性、泛化能力和训练稳定性提供了新的视角和方法。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文进行了以下几类实验来验证所提出的方法和理论：

1. MLP训练实验

• 数据集：使用CIFAR-10数据集，标准训练和测试分割，无数据增强。
• 模型架构：3层MLP，隐藏层维度为256，ReLU激活函数，无偏置。
• 训练设置：批量大小为512，线性学习率调度，训练50个epoch。
• 优化器和权重约束方法：测试了AdamW和Muon优化器，结合权重衰减、谱归一化、Stiefel流形投影、谱锤击、谱软帽和谱硬帽等权重约束方法。
• 实验目的：比较不同优化器和权重约束方法在Lipschitz与性能权衡上的表现。
• 结果：发现Muon优化器在Lipschitz与性能权衡上优于AdamW优化器。谱归一化和谱软帽在保持性能的同时，能够有效约束Lipschitz界。

2. Shakespeare Transformer训练实验

• 数据集：使用Karpathy的1M字符级Shakespeare文本数据集，标准训练和验证分割。
• 模型架构：Transformer模型，宽度为256，3个块（注意力+MLP），4个注意力头，无偏置。
• 训练设置：序列长度为256，批量大小为64，训练2000步。
• 优化器和权重约束方法：测试了AdamW和Muon优化器，结合权重衰减、谱归一化和谱软帽等权重约束方法。
• 实验目的：验证在小规模Transformer模型上强制执行Lipschitz约束的可行性和性能表现。
• 结果：训练了一个<2-Lipschitz的Transformer模型，验证损失达到1.29，接近基线模型的1.47。这表明在小规模模型上可以实现良好的性能和较小的Lipschitz界。

3. NanoGPT速度赛跑实验

• 数据集：使用FineWeb10B互联网文本数据集，标准验证分割。
• 模型架构：145M参数的Transformer模型，24层，每层包含注意力和MLP模块。
• 训练设置：使用8xH100 GPU，训练时间约5-10分钟。
• 优化器和权重约束方法：使用Muon优化器，结合谱归一化和谱软帽等权重约束方法。
• 实验目的：验证在大规模Transformer模型上强制执行Lipschitz约束的可行性和性能表现。
• 结果：
  • 训练了一个10-Lipschitz的Transformer模型，验证准确率达到21.2%。
  • 为了达到与基线相当的性能，Lipschitz界增加到了10264，验证准确率达到39.4%。
  • 该实验展示了在大规模模型上强制执行Lipschitz约束的可行性，尽管Lipschitz界较高，但模型仍然能够稳定训练。

4. 对抗性鲁棒性实验

• 数据集：使用CIFAR-10数据集。
• 模型架构：3层MLP，隐藏层维度为256，ReLU激活函数，无偏置。
• 训练设置：使用Muon优化器和谱软帽方法，训练20个epoch。
• 实验目的：验证Lipschitz约束模型在对抗性攻击下的鲁棒性。
• 结果：
  • Lipschitz约束模型（Lipschitz界为15.2）在对抗性攻击下表现出更高的鲁棒性，与基线模型（Lipschitz界为7618.8）相比，需要更大的ℓ2扰动预算ϵ才能降低准确率。

5. 权重约束方法的比较实验

• 数据集：使用CIFAR-10数据集。
• 模型架构：3层MLP，隐藏层维度为256，ReLU激活函数，无偏置。
• 训练设置：使用Muon优化器，训练50个epoch。
• 实验目的：比较不同权重约束方法在Lipschitz与性能权衡上的表现。
• 结果：
  • 谱归一化、谱软帽和谱硬帽在保持性能的同时，能够有效约束Lipschitz界。
  • 谱锤击在AdamW优化器下表现出一定的竞争力，但不能可靠地约束Lipschitz界。

这些实验全面验证了所提出的方法在不同规模和设置下的有效性和可行性，为在Transformer模型中强制执行Lipschitz约束提供了实证支持。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文在训练具有强制执行的Lipschitz约束的Transformer模型方面取得了显著进展，但仍有一些可以进一步探索的方向：

1. 更高效的权重约束方法

• 改进谱软帽和谱硬帽：虽然谱软帽和谱硬帽在实验中表现良好，但它们的计算效率仍有提升空间。可以探索更高效的多项式近似方法，以减少计算开销。
• 自适应权重约束：目前的权重约束方法大多是静态的，即在训练开始时设定一个固定的权重范数上限。可以研究自适应权重约束方法，根据训练过程中的动态变化调整权重范数上限。

2. 优化器的进一步研究

• 优化器的动态调整：论文中发现Muon优化器在Lipschitz约束下表现优于AdamW，但是否可以进一步优化优化器的动态调整策略，以更好地适应Lipschitz约束？
• 结合多种优化器：探索是否可以结合Muon和AdamW的优点，设计一种新的优化器，既能保持Muon的稳定性，又能利用AdamW的快速收敛特性。

3. 大规模Transformer模型的稳定性

• 大规模模型的稳定性：虽然论文在145M参数的Transformer模型上取得了初步结果，但大规模模型（如1T参数）的稳定性仍是一个挑战。可以研究在更大规模模型上如何更好地控制Lipschitz界，以避免训练过程中的不稳定。
• 低精度训练和推理：论文提到Lipschitz约束模型在训练过程中表现出较低的最大激活值，这可能为低精度训练和推理提供了机会。可以进一步探索在低精度设置下训练和推理Lipschitz约束模型的可行性和效果。

4. Lipschitz界的紧致性

• 更紧的Lipschitz界：论文中提到的Lipschitz界在大规模模型上可能较为宽松。可以研究更紧的Lipschitz界计算方法，以更准确地反映模型的实际Lipschitz性质。
• 局部Lipschitz界：除了全局Lipschitz界，还可以研究局部Lipschitz界，以更好地理解模型在不同输入区域的敏感性。

5. 应用到其他领域

• 对抗性鲁棒性：虽然论文在CIFAR-10数据集上验证了Lipschitz约束模型的对抗性鲁棒性，但可以进一步探索在其他数据集和任务上的表现，如自然语言处理中的文本分类、机器翻译等。
• 隐私保护：Lipschitz约束模型在隐私保护方面具有潜在应用，如差分隐私训练。可以研究如何利用Lipschitz约束来提高模型的隐私保护能力。
• 控制和安全应用：在机器人控制、自动驾驶等对安全性要求较高的领域，Lipschitz约束模型可以提供更强的鲁棒性。可以探索这些领域的具体应用。

6. 理论分析和改进

• 理论保证：虽然论文提出了一些实验结果，但缺乏严格的理论分析。可以进一步研究Lipschitz约束对Transformer模型的理论影响，如泛化能力、收敛速度等。
• 改进架构：探索是否可以通过改进Transformer架构来更好地支持Lipschitz约束，例如设计新的注意力机制或残差连接方式。

7. 超参数选择

• 超参数优化：目前的实验中，超参数的选择主要依赖于网格搜索。可以研究更高效的超参数优化方法，如贝叶斯优化，以减少实验成本。
• 超参数的动态调整：探索在训练过程中动态调整超参数的可能性，以更好地适应不同的训练阶段。

这些方向不仅可以进一步提高Lipschitz约束Transformer模型的性能和稳定性，还可以为相关领域的研究提供新的思路和方法。

Authors: Laker Newhouse, R. Preston Hess, Franz Cesista, Andrii Zahorodnii, Jeremy Bernstein, Phillip Isola

Categories: cs.LG

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2507.13338v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2507.13338v1

Published: 2025-07-17T17:55:00Z

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8. FormulaOne: Measuring the Depth of Algorithmic Reasoning Beyond Competitive Programming

Frontier AI models demonstrate formidable breadth of knowledge. But how close are they to true human — or superhuman — expertise? Genuine experts can tackle the hardest problems and push the boundaries of scientific understanding. To illuminate the limits of frontier model capabilities, we turn away from contrived competitive programming puzzles, and instead focus on real-life research problems. We construct FormulaOne, a benchmark that lies at the intersection of graph theory, logic, and algorithms, all well within the training distribution of frontier models. Our problems are incredibly demanding, requiring an array of reasoning steps. The dataset has three key properties. First, it is of commercial interest and relates to practical large-scale optimisation problems, such as those arising in routing, scheduling, and network design. Second, it is generated from the highly expressive framework of Monadic Second-Order (MSO) logic on graphs, paving the way toward automatic problem generation at scale; ideal for building RL environments. Third, many of our problems are intimately related to the frontier of theoretical computer science, and to central conjectures therein, such as the Strong Exponential Time Hypothesis (SETH). As such, any significant algorithmic progress on our dataset, beyond known results, could carry profound theoretical implications. Remarkably, state-of-the-art models like OpenAI’s o3 fail entirely on FormulaOne, solving less than 1% of the questions, even when given 10 attempts and explanatory fewshot examples — highlighting how far they remain from expert-level understanding in some domains. To support further research, we additionally curate FormulaOne-Warmup, offering a set of simpler tasks, from the same distribution. We release the full corpus along with a comprehensive evaluation framework.

中文摘要

前沿人工智能模型展现出惊人的知识广度。但是，它们与真正的人类——或超人类——专业知识之间还有多近？真正的专家能够解决最棘手的问题，并推动科学理解的边界。为了阐明前沿模型能力的限制，我们不再关注人为设置的竞争编程难题，而是专注于现实世界中的研究问题。我们构建了FormulaOne，这是一项位于图论、逻辑和算法交叉点的基准测试，均在前沿模型的训练分布中。我们的问题要求极高，需要一系列推理步骤。该数据集具有三个关键特性。首先，它具有商业价值，并涉及实际的大规模优化问题，例如路线规划、调度和网络设计等。第二，它是从高度表达性的单子型二阶（MSO）逻辑框架中生成的，为大规模自动问题生成铺平了道路；非常适合构建强化学习环境。第三，我们的许多问题与理论计算机科学的前沿以及其中的中心猜想密切相关，如强指数时间假设（SETH）。因此，在我们的数据集上，任何超过已知结果的显著算法进展都可能带来深刻的理论意义。值得注意的是，像OpenAI的o3这样的最先进模型在FormulaOne上的表现完全失败，解决的问题不到1%，即使给予10次尝试和解释性少量示例——这突显了它们在某些领域与专家级理解之间的巨大差距。为了支持进一步的研究，我们还策划了FormulaOne-Warmup，提供了一组来自相同分布的更简单任务。我们发布了完整的语料库以及全面的评估框架。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决的问题是评估和推动人工智能（AI）模型在算法推理方面的深度和能力，特别是在解决实际研究问题和复杂优化问题方面的表现。具体来说，论文的主要目标包括以下几点：

评估前沿AI模型的算法推理能力

• 现有基准的局限性：当前的AI基准测试，如基于竞赛编程的挑战（例如CodeForces、国际信息学奥林匹克竞赛等），虽然展示了AI模型在特定领域的显著进步，但这些任务往往无法全面反映AI在解决复杂现实世界问题时所需的深度推理能力。例如，优化全球供应链、管理大规模电网和设计弹性网络基础设施等问题的复杂性远超竞赛编程的范畴。
• 提出新的基准：为了更准确地衡量AI模型在算法推理方面的真正能力，作者提出了一个新的基准测试——FormulaOne。这个基准测试旨在评估AI模型在解决实际研究问题时的表现，这些问题需要深入的数学知识、组合考虑、精确实现以及多步骤推理。

探索AI模型在复杂问题上的局限性

• 深度推理的挑战：通过FormulaOne基准测试，作者发现即使是当前最先进的AI模型（如OpenAI的o3模型）在解决这些问题时也表现出明显的局限性，成功解决的问题不到1%。这表明，尽管这些模型在竞赛编程中表现出色，但在处理需要深度推理的实际问题时仍存在较大差距。
• 推动AI模型的发展：通过揭示AI模型在复杂问题上的局限性，作者希望推动AI研究社区开发更强大的推理模型，能够更好地处理现实世界中的复杂问题。

构建动态规划问题的生成框架

• 基于MSO逻辑的问题生成：论文提出了一个基于单子二阶（Monadic Second-Order, MSO）逻辑的框架，用于生成动态规划问题。这个框架能够生成大量具有深刻数学内涵的算法问题，这些问题在理论上都有高效的解决方案，但在实践中可能极具挑战性。
• 无限问题生成的潜力：该框架为创建下一代强化学习环境提供了基础，这些环境可以自动生成具有可验证奖励的算法问题，从而推动AI在开放性科学发现方面的研究。

探索AI在理论计算机科学前沿的潜力

• 与复杂性理论的联系：FormulaOne基准测试中的许多问题与理论计算机科学的前沿领域密切相关，特别是与强指数时间假设（Strong Exponential Time Hypothesis, SETH）等核心猜想有关。这些问题的时间复杂性在SETH下被认为是最佳的，因此，如果AI模型能够在这些问题上取得显著进展，可能会对理论计算机科学产生深远的影响。
• 推动理论边界：通过提供一个开放式的算法挑战套件，作者希望激发AI在理论计算机科学领域的发现，例如找到比已知更快的算法，从而推动复杂性理论的边界。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与之相关的研究领域和具体工作，这些可以归纳为以下几个主要方面：

算法编码基准测试（Algorithmic Coding Benchmarks）

• ALE-Bench：由IHI+25提出，包含40多个来自AtCoder竞赛的困难优化任务，专注于迭代解决方案的改进。
• CodeElo：由QYY+25开发，为竞赛编程问题提供严格的评估，并为模型分配与人类相当的Elo等级。
• LiveCodeBench：由JHG+24提出，提供一个真实竞赛环境，对大型语言模型进行代码生成的全面评估。

竞赛编程中的AI（AI in Competitive Programming）

• OpenAI的o3模型：在CodeForces上取得了2724的高分，并在国际信息学奥林匹克竞赛中获得金牌，展示了AI在竞赛编程中的强大能力。

离散数学与逻辑（Discrete Mathematics and Logic）

• 单子二阶逻辑（MSO Logic）：Courcelle定理（Cou90）表明，对于具有“树状”结构的图，使用MSO逻辑定义的广泛问题类别可以通过动态规划算法高效解决。
• 图论（Graph Theory）：包括对图的性质和结构的研究，如树宽（treewidth）、路径宽（pathwidth）和团宽（clique-width）等。

理论计算机科学（Theoretical Computer Science）

• 强指数时间假设（SETH）：这是一个关于布尔可满足性（SAT）问题的中心猜想，认为经典暴力搜索算法本质上是最优的，没有算法能提供显著的指数加速。
• 细粒度复杂性（Fine-Grained Complexity）：研究特定问题的时间复杂性，以及这些问题在特定假设下的最优解。

强化学习与可验证奖励（Reinforcement Learning with Verifiable Rewards, RLVR）

• 现有RLVR基准测试：通常受限于问题的低概念深度或数据集的静态性和有限性。而FormulaOne框架提供了几乎无限的、具有深刻数学深度的问题，并且解决方案可以自动验证。

人工智能推动理论边界（AI Pushing the Frontier of Theory）

• AlphaTensor：由FBH+22开发，使用深度强化学习发现特定矩阵乘法案例的更快算法。
• AlphaEvolve：由NVE+25提出，用于发现排序例程的边际改进。

深度学习与强化学习（Deep Learning and Reinforcement Learning）

• 动态规划（Dynamic Programming）：在树分解（tree decomposition）上进行动态规划是解决具有低树宽图的复杂问题的关键方法。

几何与拓扑（Geometry and Topology）

• 图的几何结构：在树分解的上下文中，需要考虑图的几何结构，例如如何在局部视图中识别和处理特定的子图模式。

组合优化（Combinatorial Optimization）

• 组合推理：需要考虑组合推理，例如在图中寻找特定的子结构，如三角形或团。

逻辑与推理（Logic and Reasoning）

• 逻辑结构：需要分析MSO逻辑中的量词和否定等复杂逻辑结构。

模型性能评估（Model Performance Evaluation）

• 模型性能分析：通过标注数据集中的问题，分析模型在不同算法技能和状态设计技术上的表现，以了解模型的优势和劣势。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过构建一个名为 FormulaOne 的基准测试来解决评估和推动人工智能（AI）模型在算法推理方面深度和能力的问题。具体来说，论文采用了以下方法来实现这一目标：

1. 构建 FormulaOne 基准测试

• 问题选择：FormulaOne 基准测试聚焦于图论、逻辑和算法的交叉领域，这些问题都位于前沿模型的训练分布之内。这些问题极具挑战性，需要一系列推理步骤，包括拓扑和几何洞察、数学知识、组合考虑、精确实现等。
• 商业和理论价值：这些问题不仅具有商业价值，与实际的大规模优化问题（如路由、调度和网络设计）相关，而且与理论计算机科学的前沿紧密相连，例如与强指数时间假设（SETH）等核心猜想相关。
• 基于 MSO 逻辑的问题生成：利用单子二阶（MSO）逻辑在图上的高度表达性框架，生成具有深刻数学内涵的问题。这种方法不仅能够生成大量概念上多样化的数学问题，而且保证了这些问题都有高效的解决方案，尽管在实践中可能极具挑战性。

2. 提供辅助数据集 FormulaOne-Warmup

• 简化任务：为了支持进一步的研究和评估，论文还提供了 FormulaOne-Warmup 数据集，包含 100 个较简单的问题，这些问题与 FormulaOne 数据集来自同一分布，但难度较低，有助于研究者逐步熟悉和探索这一领域。

3. 评估框架

• 全面评估：论文发布了一个全面的评估框架，包括详细的实验设置和多种测试类型（如一致性测试、正确性测试、效率测试和特殊测试），以确保对模型的解决方案进行全面、严格的验证。
• 模型表现分析：通过标注数据集中的问题，分析模型在不同算法技能和状态设计技术上的表现，以了解模型的优势和劣势。这种细粒度的分析有助于揭示模型在特定类型问题上的表现，从而为改进模型提供指导。

4. 强化学习环境

• 动态规划问题的生成：基于 MSO 逻辑的问题生成框架为创建下一代强化学习环境提供了基础，这些环境可以自动生成具有可验证奖励的算法问题，从而推动 AI 在开放性科学发现方面的研究。
• 无限问题生成的潜力：该框架能够生成几乎无限数量的具有深刻数学深度的问题，并且解决方案可以自动验证，这对于训练能够处理真正开放性科学发现的代理至关重要。

5. 理论联系

• 与理论计算机科学的联系：FormulaOne 数据集中的许多问题与理论计算机科学的前沿领域密切相关，特别是与强指数时间假设（SETH）等核心猜想有关。这些问题的时间复杂性在 SETH 下被认为是最佳的，因此，如果 AI 模型能够在这些问题上取得显著进展，可能会对理论计算机科学产生深远的影响。

6. 实验验证

• 前沿模型的评估：论文对当前最先进的 AI 模型（如 OpenAI 的 o3 模型）进行了评估，发现这些模型在 FormulaOne 数据集上的表现极差，成功解决的问题不到 1%。这一结果突显了当前 AI 模型在深度推理方面的局限性，并强调了开发更强大推理模型的必要性。
• 性能分析：通过分析模型在不同问题类别上的表现，论文揭示了模型在特定类型问题上的常见失败模式，如过早决策、不完整的几何推理、局部到全局的错误以及非规范的状态表示等。

通过这些方法，论文不仅提供了一个评估 AI 模型在算法推理方面能力的新基准，还为推动 AI 模型的发展和理论计算机科学的进步提供了新的方向和工具。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验：

1. FormulaOne 数据集上的性能评估

• 实验目的：评估前沿推理模型在 FormulaOne 数据集上的性能，以了解这些模型在解决复杂算法问题上的能力。
• 实验方法：
  • 数据集：使用 FormulaOne 数据集，包含 120 个具有挑战性的动态规划问题。
  • 模型选择：选择了四个领先的推理模型进行评估，包括 OpenAI 的 o3 和 o3-Pro high，Google DeepMind 的 Gemini 2.5 Pro，以及 xAI 的 Grok 4 Heavy。
  • 实验设置：为每个模型提供了详细的提示，包括动态规划的背景知识、具体问题描述、请求实现的四个转换函数以及从根表中提取最终答案的指令。此外，还提供了三个多样化的少样本示例解决方案，以帮助模型更好地理解任务。
  • 评分方法：从模型的完成中提取实现的回调函数，并将其集成到评估环境中运行，以产生最终的评分。
• 实验结果：所有模型在 FormulaOne 数据集上的成功解决率极低，Grok 4 Heavy 未能解决任何问题，而 Gemini、o3 和 o3-Pro 各自仅解决了 120 个问题中的 1 个。这一结果表明，即使在提供了大量帮助的情况下，当前的模型在解决这些复杂问题上仍存在根本性的差距。

2. FormulaOne-Warmup 数据集上的性能评估

• 实验目的：评估前沿推理模型在较简单的 FormulaOne-Warmup 数据集上的性能，以了解模型在更基础的算法问题上的表现，并与 FormulaOne 数据集的结果进行对比。
• 实验方法：
  • 数据集：使用 FormulaOne-Warmup 数据集，包含 100 个较简单的动态规划问题。
  • 模型选择：与 FormulaOne 数据集的评估相同，选择了 OpenAI 的 o3 和 o3-Pro high，Google DeepMind 的 Gemini 2.5 Pro，以及 xAI 的 Grok 4 Heavy 这四个领先的推理模型。
  • 实验设置：与 FormulaOne 数据集的评估相同，为每个模型提供了详细的提示和必要的支持。
  • 评分方法：同样从模型的完成中提取实现的回调函数，并将其集成到评估环境中运行，以产生最终的评分。
• 实验结果：模型在 FormulaOne-Warmup 数据集上的表现明显优于 FormulaOne 数据集，这表明 FormulaOne 数据集中的问题难度较高，而 FormulaOne-Warmup 数据集可以作为训练和开发更高级算法推理能力的起点。

3. 模型性能的细粒度分析

• 实验目的：通过标注数据集中的问题，分析模型在不同算法技能和状态设计技术上的表现，以深入了解模型的优势和劣势。
• 实验方法：
  • 问题标注：根据特定的算法技能和状态设计技术，对 FormulaOne 和 FormulaOne-Warmup 数据集中的问题进行标注。每个问题可以分配多个标签，标签涵盖了从邻接性、复合性、连通性到逻辑结构等多个方面。
  • 模型选择：与前面的实验相同，选择了 OpenAI 的 o3 和 o3-Pro high，Google DeepMind 的 Gemini 2.5 Pro，以及 xAI 的 Grok 4 Heavy 这四个领先的推理模型。
  • 评分方法：对每个模型在不同类别问题上的表现进行评估，计算每个类别下模型成功解决的问题比例。
• 实验结果：通过细粒度的分析，揭示了模型在不同问题类别上的表现差异。例如，在涉及全局信息跟踪、复杂逻辑结构和特定图论性质的问题上，模型的表现相对较差。这一结果有助于识别模型在特定类型问题上的常见失败模式，如过早决策、不完整的几何推理、局部到全局的错误以及非规范的状态表示等。

4. 测试类型的多样化

• 实验目的：通过多样化的测试类型，全面评估模型解决方案的有效性、一致性和效率。
• 实验方法：
  • 测试类型：设计了多种测试类型，包括一致性测试（确保结果与树分解的选择无关）、正确性测试（通过小规模输入的暴力搜索验证算法逻辑）、效率测试（检测实现是否真正具有固定参数线性复杂度）和特殊测试（使用包含广泛子图结构的“通用”小图）。
  • 模型选择：与前面的实验相同，选择了 OpenAI 的 o3 和 o3-Pro high，Google DeepMind 的 Gemini 2.5 Pro，以及 xAI 的 Grok 4 Heavy 这四个领先的推理模型。
  • 评分方法：将模型的解决方案应用于这些多样化的测试类型，并记录其在不同测试类型上的表现。
• 实验结果：通过多样化的测试类型，能够更全面地评估模型解决方案的质量。例如，一致性测试可以检测模型是否能够处理不同的树分解结构，而效率测试可以揭示模型在处理大规模问题时的性能瓶颈。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

Authors: Gal Beniamini, Yuval Dor, Alon Vinnikov, Shir Granot Peled, Or Weinstein, Or Sharir, Noam Wies, Tomer Nussbaum, Ido Ben Shaul, Tomer Zekharya, Yoav Levine, Shai Shalev-Shwartz, Amnon Shashua

Categories: cs.AI, cs.CC, math.LO

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2507.13337v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2507.13337v1

Published: 2025-07-17T17:53:55Z

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9. Comparing Apples to Oranges: A Dataset & Analysis of LLM Humour Understanding from Traditional Puns to Topical Jokes

Humour, as a complex language form, is derived from myriad aspects of life, whilst existing work on computational humour has focussed almost exclusively on short pun-based jokes. In this work, we investigate whether the ability of Large Language Models (LLMs) to explain humour depends on the particular humour form. We compare models on simple puns and more complex topical humour that requires knowledge of real-world entities and events. In doing so, we curate a dataset of 600 jokes split across 4 joke types and manually write high-quality explanations. These jokes include heterographic and homographic puns, contemporary internet humour, and topical jokes, where understanding relies on reasoning beyond “common sense”, rooted instead in world knowledge regarding news events and pop culture. Using this dataset, we compare the zero-shot abilities of a range of LLMs to accurately and comprehensively explain jokes of different types, identifying key research gaps in the task of humour explanation. We find that none of the tested models (inc. reasoning models) are capable of reliably generating adequate explanations of all joke types, further highlighting the narrow focus of most works in computational humour on overly simple joke forms.

中文摘要

幽默作为一种复杂的语言形式，源自生活的诸多方面，而现有的计算幽默研究几乎专注于短小的双关语笑话。在这项工作中，我们调查大型语言模型（LLMs）解释幽默的能力是否取决于特定的幽默形式。我们比较了模型在简单的双关语和需要对现实世界实体和事件有了解的更复杂的时事幽默上的表现。为此，我们策划了一个包含600个笑话的数据集，分为4种笑话类型，并手动撰写高质量的解释。这些笑话包括异形字和同形字的双关语、当代网络幽默以及时事笑话，理解这些笑话依赖于超越“常识”的推理，而是基于对新闻事件和流行文化的世界知识。利用这个数据集，我们比较了一系列LLMs在零-shot条件下准确全面地解释不同类型笑话的能力，识别幽默解释任务中的关键研究空白。我们发现，参与测试的模型（包括推理模型）都无法可靠地产生对所有笑话类型的充分解释，进一步突显了大多数计算幽默研究在过于简单的笑话形式上的狭窄关注。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决的问题是：大型语言模型（LLMs）在解释不同类型幽默（从简单的文字游戏到复杂的时事笑话）时的能力是否存在差异。具体来说，研究者们关注以下几个关键问题：

1. 不同幽默形式对LLMs解释能力的影响：以往的研究主要集中在简单的文字游戏（puns）上，但现实世界中的幽默形式更为多样，包括需要对现实世界事件和流行文化有深入了解的时事笑话。论文旨在评估LLMs在解释这些不同类型的幽默时的表现，以确定模型是否能够适应更复杂的幽默形式。

2. 现有计算幽默研究的代表性：研究者们希望了解现有的计算幽默研究是否能够代表日常生活中遇到的各种幽默形式，尤其是那些需要复杂推理和知识检索的幽默。

3. 模型大小与解释能力的关系：论文还探讨了模型大小对解释能力的影响，特别是对于那些需要特定事件和个体知识的时事幽默，较大的模型是否能够更好地存储和利用这些信息。

通过这些问题，论文试图填补计算幽默领域的一个重要研究空白，即评估LLMs在处理不同类型幽默时的能力，并揭示现有模型在解释复杂幽默时的局限性。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与幽默生成、幽默检测和幽默解释相关的研究，这些研究为当前工作的背景和动机提供了支持。以下是这些相关研究的详细信息：

幽默生成（Humour Generation）

• 早期幽默生成：
  • Valitutti et al. (2013)：使用简单的模板系统生成文字游戏。
    • 贡献：提出了基于模板的幽默生成方法。
  • Ritchie (2005)：研究了文字游戏生成的计算机制。
    • 贡献：探讨了生成文字游戏的计算方法。
• 现代幽默生成：
  • Garimella et al. (2020)：提出了一个基于人口统计学的幽默生成框架。
    • 贡献：考虑了人口统计学因素对幽默生成的影响。
  • Weller et al. (2020)：研究了通过风格转移生成幽默标题的方法。
    • 贡献：探索了风格转移在幽默生成中的应用。
  • He et al. (2019)：提出了基于“惊喜”机制的文字游戏生成方法。
    • 贡献：通过引入“惊喜”机制提高了文字游戏的生成效果。
  • Sun et al. (2022b)：提出了CUP模型，关注于情境化的幽默生成。
    • 贡献：将幽默生成与具体情境相结合，提高了生成效果。
  • Chen et al. (2024)：研究了基于多阶段课程学习的幽默生成。
    • 贡献：通过多阶段课程学习提高了幽默生成的效果。
  • Mittal et al. (2022)：提出了生成具有模糊上下文的幽默文字游戏的方法。
    • 贡献：探索了在模糊上下文中生成幽默文字游戏的策略。

幽默检测（Humour Detection）

• 早期幽默检测：
  • van den Beukel and Aroyo (2018)：使用词汇和句法特征进行幽默识别。
    • 贡献：提出了基于词汇和句法特征的幽默检测方法。
• 现代幽默检测：
  • Meaney et al. (2021)：训练了基于语言模型的幽默检测分类器。
    • 贡献：利用语言模型提高了幽默检测的准确性。
  • Wang et al. (2020)：研究了基于句子对增强和迁移学习的统一幽默检测方法。
    • 贡献：通过句子对增强和迁移学习提高了幽默检测的效果。
  • Weller and Seppi (2019)：提出了基于Transformer的幽默检测方法。
    • 贡献：利用Transformer架构提高了幽默检测的性能。
  • Ao et al. (2022)：研究了结合幽默和讽刺以提高政治讽刺检测的方法。
    • 贡献：探索了幽默和讽刺在政治讽刺检测中的应用。
  • Meaney (2020) 和 Loakman et al. (2023a)：研究了人口统计学变量对幽默感知的影响。
    • 贡献：分析了人口统计学因素对幽默感知的影响。
  • Hasan et al. (2019)：从多模态角度研究了幽默检测，利用观众笑声等元素辅助检测。
    • 贡献：提出了多模态方法在幽默检测中的应用。

幽默解释（Humour Explanation）

• 早期幽默解释：
  • Miller et al. (2017)：提出了一个关于幽默的共享任务，其中子任务3涉及为文字游戏分配WordNet词义键。
    • 贡献：为文字游戏的解释提供了词义键分配的方法。
  • Lima Inácio et al. (2023)：间接研究了幽默解释任务，探讨了幽默分类器学习的具体元素。
    • 贡献：分析了幽默分类器学习的元素。
• 现代幽默解释：
  • Hessel et al. (2023)：在《纽约客》漫画标题竞赛的多模态数据上进行了幽默解释任务，生成了为什么特定最佳标题有趣的解释。
    • 贡献：提出了多模态数据在幽默解释中的应用。

这些相关研究为当前工作提供了重要的背景和方法论支持，帮助研究者们更好地理解幽默的生成、检测和解释，并在此基础上进一步探索大型语言模型在解释不同类型幽默时的能力。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 为了解决大型语言模型（LLMs）在解释不同类型幽默时的能力差异问题，论文采取了以下步骤：

1. 构建数据集

• 数据集概述：
  • 论文构建了一个包含600个笑话的数据集，这些笑话被分为四种类型：同形异义文字游戏（homographic puns）、异形同音文字游戏（heterographic puns）、非时事相关Reddit幽默（non-topical Reddit humour）和时事相关Reddit幽默（topical Reddit humour）。
  • 每个笑话都配有一个高质量、简洁的人类编写的参考解释，以便评估模型的解释能力。

2. 数据集构建过程

• 时事相关Reddit幽默：
  • 从r/Jokes数据集中筛选出需要现实世界知识才能理解的笑话。通过基于点赞数和命名实体识别（NER）的过滤，选择出最热门的150个笑话。
• 非时事相关Reddit幽默：
  • 选择150个不需要特定现实世界知识的高赞Reddit笑话。
• 传统文字游戏：
  • 从SemEval 2017任务7中选取150个同形异义和150个异形同音文字游戏笑话。
• 参考解释：
  • 为所有笑话编写高质量的参考解释，并通过三位英语母语者进行质量控制，确保解释的准确性和完整性。

3. 模型选择与评估

• 模型选择：
  • 选择了8种最先进的开放源码和封闭源码的LLMs，包括不同大小的模型，如Llama 3.1（8B和70B）、Gemini 1.5（Pro和Flash）、GPT-4o（标准和Mini）以及DeepSeek-R1（8B和70B）。
• 评估标准：
  • 提出了一个评分标准，包括两个核心标准：准确性和完整性，每个标准使用0-5的评分尺度。
  • 准确性：评估解释是否包含正确的内容，是否存在幻觉或误解。
  • 完整性：评估解释是否涵盖了笑话的所有关键元素。
• 人类评估：
  • 由一位英语母语者对所有解释进行评估，并通过两位第三方评估者对320个解释进行重新标注，以验证主要评估者的可靠性。
• 自动评估：
  • 使用SacreBLEU、ROUGE-1、ROUGE-2、ROUGE-L、METEOR和BERTScore等自动评估指标，以人类编写的解释为参考，评估模型生成的解释。
• LLM作为评估者：
  • 使用Qwen2.572B-Instruct作为LLM评估者，对解释的准确性和完整性进行评分，以验证人类评估的一致性。

4. 实验结果与分析

• 人类评估结果：
  • 解释长度：GPT-4o模型生成的解释最长，而Gemini模型生成的解释最短，但Gemini模型的解释在准确性和完整性上表现良好。
  • 准确性和完整性：GPT-4o在所有模型中表现最佳，而R1 8B模型表现最差。
  • 解释成功率：同形异义笑话的解释成功率最高，而异形同音笑话和时事相关笑话的解释成功率较低，尤其是时事相关笑话对模型提出了最大的挑战。
• 自动评估结果：
  • 自动评估结果与人类评估结果一致，同形异义和异形同音文字游戏的解释得分高于非时事和时事相关笑话。
• 案例研究：
  • 通过一个关于“Tide Pod Challenge”的时事笑话，展示了不同模型生成的解释。较大的模型能够正确识别和解释这一现象，而较小的模型则遗漏了关键信息或产生了误解。

5. 讨论与结论

• 讨论：
  • 论文讨论了不同类型的笑话对LLMs解释能力的影响，并验证了提出的假设。结果表明，同形异义笑话最容易解释，而异形同音笑话和时事相关笑话更具挑战性。较大的模型在解释时事相关笑话时表现更好，这可能是因为它们能够存储更多的特定知识。
• 结论：
  • 论文得出结论，现有的LLMs在解释不同类型幽默时的能力存在显著差异，且没有一个模型能够一致地解释所有类型的笑话。这表明，以往研究中对简单文字游戏的关注并不能代表LLMs在解释更广泛幽默类型时的能力。

通过这些步骤，论文全面评估了LLMs在解释不同类型幽默时的表现，并揭示了现有模型在处理复杂幽默时的局限性。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文通过以下实验来评估大型语言模型（LLMs）在解释不同类型幽默时的能力：

1. 数据集构建

• 数据集概述：
  • 构建了一个包含600个笑话的数据集，分为四种类型：同形异义文字游戏（homographic puns）、异形同音文字游戏（heterographic puns）、非时事相关Reddit幽默（non-topical Reddit humour）和时事相关Reddit幽默（topical Reddit humour）。
  • 每个笑话都配有一个高质量、简洁的人类编写的参考解释。

2. 模型选择

• 模型选择：
  • 选择了8种最先进的开放源码和封闭源码的LLMs，包括不同大小的模型：
    • Llama 3.1：8B和70B
    • Gemini 1.5：Pro和Flash
    • GPT-4o：标准和Mini
    • DeepSeek-R1：8B和70B

3. 人类评估

• 评估标准：
  • 提出了一个评分标准，包括两个核心标准：准确性和完整性，每个标准使用0-5的评分尺度。
    • 准确性：评估解释是否包含正确的内容，是否存在幻觉或误解。
    • 完整性：评估解释是否涵盖了笑话的所有关键元素。
• 评估过程：
  • 由一位英语母语者对所有4800个解释（600个笑话 × 8个模型）进行评估。
  • 为了验证主要评估者的可靠性，两位第三方评估者对320个解释（10个笑话 × 4种类型 × 8个模型）进行了重新标注。
  • 使用Krippendorff’s alpha和Pearson相关性分析来评估评估者之间的一致性。

4. 自动评估

• 自动评估指标：
  • 使用以下自动评估指标，以人类编写的解释为参考，评估模型生成的解释：
    • SacreBLEU
    • ROUGE-1
    • ROUGE-2
    • ROUGE-L
    • METEOR
    • BERTScore
• 评估结果：
  • 自动评估结果与人类评估结果一致，同形异义和异形同音文字游戏的解释得分高于非时事和时事相关笑话。

5. LLM作为评估者

• LLM评估者：
  • 使用Qwen2.572B-Instruct作为LLM评估者，对解释的准确性和完整性进行评分。
  • 评估结果与人类评估结果一致，进一步验证了人类评估的可靠性。

6. 案例研究

• 案例选择：
  • 选择了一个关于“Tide Pod Challenge”的时事笑话，展示了不同模型生成的解释。
• 案例分析：
  • 分析了不同模型在解释这个笑话时的表现，特别是较大模型和较小模型之间的差异。
  • 结果显示，较大的模型能够正确识别和解释这一现象，而较小的模型则遗漏了关键信息或产生了误解。

7. 统计分析

• 逻辑回归分析：
  • 进行了逻辑回归分析，以验证模型大小和笑话类型对解释质量的影响。
  • 结果显示，模型大小对解释质量有显著影响，较大的模型更有可能生成高质量的解释。
  • 同时，时事相关笑话的解释成功率显著低于其他类型的笑话。

8. 讨论与结论

• 讨论：
  • 论文讨论了不同类型的笑话对LLMs解释能力的影响，并验证了提出的假设。
  • 结果表明，同形异义笑话最容易解释，而异形同音笑话和时事相关笑话更具挑战性。较大的模型在解释时事相关笑话时表现更好，这可能是因为它们能够存储更多的特定知识。
• 结论：
  • 论文得出结论，现有的LLMs在解释不同类型幽默时的能力存在显著差异，且没有一个模型能够一致地解释所有类型的笑话。这表明，以往研究中对简单文字游戏的关注并不能代表LLMs在解释更广泛幽默类型时的能力。

通过这些实验，论文全面评估了LLMs在解释不同类型幽默时的表现，并揭示了现有模型在处理复杂幽默时的局限性。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文在评估大型语言模型（LLMs）解释不同类型幽默的能力方面做出了重要贡献，但仍有一些可以进一步探索的方向。以下是一些潜在的研究方向：

1. 更广泛的幽默类型

• 更细粒度的分类：虽然论文已经涵盖了四种主要的幽默类型，但幽默的形式非常多样，可以进一步细分为更多类型，例如讽刺、夸张、双关、荒诞等。这将有助于更全面地评估LLMs在解释各种幽默形式时的能力。
• 跨文化幽默：目前的数据集主要基于英语和西方文化背景。可以扩展到其他语言和文化背景下的幽默，评估LLMs在跨文化幽默解释中的表现。这将有助于理解模型在不同文化背景下的适应性和局限性。

2. 动态更新的幽默数据集

• 实时更新：幽默是动态的，尤其是时事相关幽默，会随着新闻事件和流行文化的演变而变化。可以构建一个动态更新的数据集，定期添加最新的幽默内容，以评估LLMs在解释最新幽默时的能力。
• 时效性研究：研究LLMs在解释时效性幽默时的表现，特别是那些涉及近期事件的笑话。这将有助于理解模型在处理最新信息时的适应能力。

3. 多模态幽默解释

• 结合视觉和文本信息：许多幽默形式不仅依赖于文本，还结合了视觉元素（如漫画、视频等）。可以探索多模态幽默解释，评估LLMs在结合视觉和文本信息时的表现。
• 多模态数据集：构建包含文本和视觉元素的多模态幽默数据集，为多模态幽默解释任务提供基准。

4. 模型改进与训练

• 专门训练：目前的LLMs大多是通用语言模型，可以探索专门针对幽默解释任务进行训练的模型，以提高其在这一任务上的表现。
• 知识增强：通过知识图谱或其他知识增强技术，为LLMs提供更丰富的背景知识，特别是对于时事相关幽默的解释。
• 对抗训练：使用对抗训练方法，通过生成和解释更具挑战性的幽默内容，提高模型的鲁棒性和适应性。

5. 用户交互与反馈

• 用户交互：研究用户与LLMs在幽默解释任务中的交互，例如用户对模型生成的解释的反馈和修正，以提高模型的解释质量。
• 个性化解释：探索为不同用户生成个性化的幽默解释，考虑用户的背景知识、文化背景和幽默偏好。

6. 模型评估与改进

• 更细粒度的评估指标：开发更细粒度的评估指标，不仅评估解释的准确性和完整性，还评估解释的可读性、趣味性和用户满意度。
• 错误分析：对模型生成的错误解释进行详细分析，找出常见的错误模式和原因，为模型改进提供指导。

7. 社会和伦理影响

• 偏见和毒性：研究LLMs在解释可能包含偏见或有毒内容的幽默时的表现，探索如何减少模型生成有害内容的风险。
• 文化敏感性：评估LLMs在解释涉及敏感文化或社会问题的幽默时的表现，探讨如何提高模型的文化敏感性。

8. 跨领域应用

• 教育应用：探索LLMs在教育领域的应用，例如帮助学生理解复杂的幽默形式，提高语言理解和文化素养。
• 娱乐应用：研究LLMs在娱乐产业中的应用，例如生成和解释喜剧脚本、幽默评论等。

这些方向不仅可以进一步深化对LLMs在幽默解释任务中的理解，还可以推动相关技术在更广泛的应用场景中的发展。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 当然，以下是论文《Comparing Apples to Oranges: A Dataset & Analysis of LLM Humour Understanding from Traditional Puns to Topical Jokes》的主要内容总结：

论文标题

Comparing Apples to Oranges: A Dataset & Analysis of LLM Humour Understanding from Traditional Puns to Topical Jokes

作者

Tyler Loakman, William Thorne, Chenghua Lin

机构

• Department of Computer Science, University of Sheffield, UK
• Department of Computer Science, University of Manchester, UK

摘要

本文研究了大型语言模型（LLMs）在解释不同类型幽默时的能力，特别是从简单的文字游戏到复杂的时事笑话。研究者们构建了一个包含600个笑话的数据集，分为四种类型：同形异义文字游戏（homographic puns）、异形同音文字游戏（heterographic puns）、非时事相关Reddit幽默（non-topical Reddit humour）和时事相关Reddit幽默（topical Reddit humour）。每个笑话都配有一个高质量、简洁的人类编写的参考解释。通过这个数据集，研究者们评估了8种最先进的LLMs在零样本（zero-shot）设置下解释不同类型的笑话的能力，揭示了现有模型在解释复杂幽默时的局限性。

1. 引言

幽默是人类互动和娱乐的重要组成部分，正确处理笑话对于实现类人语言理解至关重要。然而，大多数现有的计算幽默研究主要集中在简单的幽默检测任务上，而幽默解释任务则更具挑战性，需要模型明确说明为什么某段文本是幽默的。本文通过评估LLMs在解释不同类型幽默时的表现，填补了这一研究空白。

2. 相关工作

• 幽默生成：早期依赖模板系统生成文字游戏，现代工作则使用深度学习模型和LLMs生成幽默内容。
• 幽默检测：从基于词汇和句法特征的方法演变为基于语言模型的分类器。
• 幽默解释：需要模型展示广泛的推理能力，现有工作主要集中在简单文字游戏的解释上。

3. 数据集构建

• 数据集概述：包含600个笑话，分为四种类型，每种类型150个笑话。每个笑话都配有一个高质量的人类编写的参考解释。
• 时事相关Reddit幽默：从r/Jokes数据集中筛选出需要现实世界知识才能理解的笑话。
• 非时事相关Reddit幽默：选择不需要特定现实世界知识的高赞Reddit笑话。
• 传统文字游戏：从SemEval 2017任务7中选取同形异义和异形同音文字游戏笑话。
• 参考解释：为所有笑话编写高质量的参考解释，并通过三位英语母语者进行质量控制。

4. 方法论

• 假设：
  • H1：传统文字游戏比Reddit高赞笑话更容易解释。
  • H2：同形异义文字游戏比异形同音文字游戏更容易解释。
  • H3：时事相关幽默比非时事相关幽默更难解释。
  • H4：较大模型变体比小模型表现更好，特别是在时事幽默上。
• 模型选择：选择了8种最先进的LLMs，包括不同大小的模型。
• 评估标准：提出了一个评分标准，包括两个核心标准：准确性和完整性，每个标准使用0-5的评分尺度。

5. 人类评估

• 评估结果：
  • 解释长度：GPT-4o模型生成的解释最长，而Gemini模型生成的解释最短，但Gemini模型的解释在准确性和完整性上表现良好。
  • 准确性和完整性：GPT-4o在所有模型中表现最佳，而R1 8B模型表现最差。
  • 解释成功率：同形异义笑话的解释成功率最高，而异形同音笑话和时事相关笑话的解释成功率较低，尤其是时事相关笑话对模型提出了最大的挑战。

6. 自动评估

• 自动评估指标：使用SacreBLEU、ROUGE-1、ROUGE-2、ROUGE-L、METEOR和BERTScore等指标，以人类编写的解释为参考，评估模型生成的解释。
• 评估结果：自动评估结果与人类评估结果一致，同形异义和异形同音文字游戏的解释得分高于非时事和时事相关笑话。

7. LLM作为评估者

• LLM评估者：使用Qwen2.572B-Instruct作为LLM评估者，对解释的准确性和完整性进行评分，评估结果与人类评估结果一致。

8. 案例研究

• 案例选择：选择了一个关于“Tide Pod Challenge”的时事笑话，展示了不同模型生成的解释。
• 案例分析：较大的模型能够正确识别和解释这一现象，而较小的模型则遗漏了关键信息或产生了误解。

9. 讨论与结论

• 讨论：
  • 论文讨论了不同类型的笑话对LLMs解释能力的影响，并验证了提出的假设。结果表明，同形异义笑话最容易解释，而异形同音笑话和时事相关笑话更具挑战性。较大的模型在解释时事相关笑话时表现更好，这可能是因为它们能够存储更多的特定知识。
• 结论：
  • 论文得出结论，现有的LLMs在解释不同类型幽默时的能力存在显著差异，且没有一个模型能够一致地解释所有类型的笑话。这表明，以往研究中对简单文字游戏的关注并不能代表LLMs在解释更广泛幽默类型时的能力。

10. 限制与伦理声明

• 限制：研究仅关注了特定的笑话子集，且数据集规模相对较小。此外，由于笑话来自次级来源，模型可能已经见过这些笑话，但解释的生成可能性较低。
• 伦理声明：研究者们强调，提供幽默解释并不等同于对笑话的认可，而是作为一种中立的任务，帮助理解幽默的来源。

通过这些研究，论文全面评估了LLMs在解释不同类型幽默时的表现，并揭示了现有模型在处理复杂幽默时的局限性。

Authors: Tyler Loakman, William Thorne, Chenghua Lin

Categories: cs.CL

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2507.13335v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2507.13335v1

Published: 2025-07-17T17:51:20Z

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10. A Survey of Context Engineering for Large Language Models

The performance of Large Language Models (LLMs) is fundamentally determined by the contextual information provided during inference. This survey introduces Context Engineering, a formal discipline that transcends simple prompt design to encompass the systematic optimization of information payloads for LLMs. We present a comprehensive taxonomy decomposing Context Engineering into its foundational components and the sophisticated implementations that integrate them into intelligent systems. We first examine the foundational components: context retrieval and generation, context processing and context management. We then explore how these components are architecturally integrated to create sophisticated system implementations: retrieval-augmented generation (RAG), memory systems and tool-integrated reasoning, and multi-agent systems. Through this systematic analysis of over 1300 research papers, our survey not only establishes a technical roadmap for the field but also reveals a critical research gap: a fundamental asymmetry exists between model capabilities. While current models, augmented by advanced context engineering, demonstrate remarkable proficiency in understanding complex contexts, they exhibit pronounced limitations in generating equally sophisticated, long-form outputs. Addressing this gap is a defining priority for future research. Ultimately, this survey provides a unified framework for both researchers and engineers advancing context-aware AI.

中文摘要

大型语言模型（LLMs）的性能从根本上受到推断期间提供的上下文信息的影响。这项调查介绍了上下文工程，一门超越简单提示设计的正式学科，涵盖了为LLMs系统优化信息负载的过程。我们提供了一种全面的分类法，将上下文工程分解为其基础组件以及将其集成到智能系统中的复杂实施方法。我们首先考察基础组件：上下文检索和生成、上下文处理和上下文管理。然后探讨这些组件如何在架构上集成，以创建复杂的系统实施：增强检索生成（RAG）、记忆系统和工具集成推理，以及多智能体系统。通过对1300多篇研究论文的系统分析，我们的调查不仅为该领域建立了技术路线图，还揭示了一个重要的研究空白：模型能力之间存在根本性不对称。尽管当前模型在先进的上下文工程支持下，在理解复杂上下文方面表现出非凡的熟练程度，但在生成同样复杂的长格式输出方面则表现出显著限制。解决这一差距是未来研究的首要任务。最终，这项调查为研究人员和工程师提供了一个统一的框架，以推动上下文感知AI的发展。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文《A Survey of Context Engineering for Large Language Models》试图解决的主要问题是：如何通过系统化的“上下文工程”（Context Engineering）方法，优化大型语言模型（LLMs）在推理过程中的上下文信息，从而提升模型的性能和效能。

具体来说，论文指出，大型语言模型的性能和效能主要取决于它们在推理过程中接收到的上下文信息。尽管这些模型在自然语言理解、生成和推理方面取得了前所未有的能力，但它们的表现和效果从根本上受到所提供上下文的制约。因此，论文提出了上下文工程这一正式学科，超越了简单的提示设计（prompt engineering），涵盖了系统优化语言模型信息负载的全过程。

论文的主要贡献包括：

1. 提出上下文工程的概念：将上下文工程定义为一个系统化的学科，它不仅包括提示设计，还涉及上下文检索、处理和管理等更复杂的操作。

2. 构建全面的分类体系：将上下文工程分解为基础组件（Foundational Components）和复杂的系统实现（System Implementations）。基础组件包括上下文检索与生成、上下文处理和上下文管理；系统实现则包括检索增强型生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）、记忆系统（Memory Systems）、工具集成推理（Tool-Integrated Reasoning）和多智能体系统（Multi-Agent Systems）。

3. 分析当前局限性：探讨了当前大型语言模型在上下文处理方面存在的问题，如模型的自我注意力机制在处理长序列时的计算和内存开销问题，以及模型在理解和生成复杂上下文时的可靠性问题。

4. 提出性能提升方法：通过检索增强型生成和超级位置提示等技术，显著提高了模型在文本导航等任务中的准确性，并在特定领域内实现了显著的性能提升。

5. 资源优化：通过上下文工程方法，可以在不增加模型参数的情况下，通过智能的内容过滤和直接的知识传输来优化模型的上下文使用，从而在保持响应质量的同时减少计算资源的消耗。

6. 未来潜力探讨：讨论了上下文工程在特定领域（如代码智能、科学研究等）的应用潜力，以及在低资源场景下通过上下文工程实现有效利用模型的能力。

7. 揭示研究空白：论文通过系统分析超过1400篇研究论文，不仅建立了该领域的技术路线图，还揭示了一个关键的研究空白：尽管当前的模型在理解复杂上下文方面表现出色，但在生成同样复杂、长篇幅的输出方面存在显著限制。论文指出，解决这一差距是未来研究的首要任务。

总的来说，论文试图通过系统化的上下文工程方法，解决大型语言模型在处理和利用上下文信息时面临的挑战，从而推动语言模型技术的发展和应用。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与上下文工程相关的研究领域，这些领域涵盖了从基础组件到系统实现的各个方面。以下是一些主要的相关研究领域和具体的研究工作：

基础组件相关研究

1. 上下文检索与生成（Context Retrieval and Generation）

• Prompt Engineering and Context Generation：研究如何通过精心设计的提示来引导大型语言模型的行为，包括零样本（zero-shot）和少样本（few-shot）学习方法。例如，Chain-of-Thought（CoT）提示方法通过分解复杂问题为中间推理步骤来提高模型的推理能力。
• External Knowledge Retrieval：研究如何从外部知识库中检索信息以增强模型的知识。例如，Retrieval-Augmented Generation（RAG）系统结合了模型内部的知识和从外部检索到的信息，以提供更准确的生成结果。
• Dynamic Context Assembly：研究如何动态地组装检索到的信息组件，以形成最适合特定任务的上下文。这涉及到上下文的格式化、选择和优化。

2. 上下文处理（Context Processing）

• Long Context Processing：研究如何处理超长序列的上下文信息，以克服传统Transformer模型在处理长序列时的计算瓶颈。例如，State Space Models（SSMs）如Mamba通过固定大小的隐藏状态来维持线性计算复杂度。
• Contextual Self-Refinement and Adaptation：研究如何通过自我反馈和迭代改进来优化模型的输出。例如，Self-Refine框架允许模型通过自我评估和修正来提高输出质量。
• Multimodal Context：研究如何整合多模态数据（如文本、图像、音频等）到上下文表示中。例如，Multimodal Large Language Models（MLLMs）通过将视觉输入转换为离散的文本标记来扩展传统语言模型的能力。
• Relational and Structured Context：研究如何处理和整合结构化数据（如知识图谱、表格等）到上下文表示中。例如，Graph Neural Networks（GNNs）被用来捕捉实体之间的复杂关系，并将其整合到语言模型的上下文表示中。

3. 上下文管理（Context Management）

• Fundamental Constraints：研究大型语言模型在上下文管理方面的基本限制，如上下文窗口大小的限制和模型的无状态特性。
• Memory Hierarchies and Storage Architectures：研究如何设计和实现高效的内存层次结构和存储架构，以支持长期和短期的上下文管理。例如，MemoryBank系统通过实现类似于操作系统的虚拟内存管理来扩展模型的上下文窗口。
• Context Compression：研究如何通过压缩技术减少上下文的存储和计算需求，同时保持信息的完整性。例如，InContext Autoencoder（ICAE）通过将长上下文压缩到紧凑的内存槽中，显著提高了模型处理扩展上下文的能力。

系统实现相关研究

1. 检索增强型生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）

• Modular RAG Architectures：研究如何通过模块化设计来提高RAG系统的灵活性和可扩展性。例如，FlashRAG提供了RAG系统的模块化工具包，允许独立调整和组合各个组件。
• Agentic RAG Systems：研究如何将自主智能体的概念引入RAG系统，使模型能够动态地进行检索和决策。例如，Agentic RAG系统将检索视为动态操作，智能体作为信息调查者，分析内容并交叉引用信息。
• Graph-Enhanced RAG：研究如何通过图结构来增强RAG系统的知识表示和检索能力。例如，GraphRAG系统利用图结构来提高多跳问题回答的性能。

2. 记忆系统（Memory Systems）

• Memory Architectures：研究如何设计和实现支持长期记忆的架构。例如，MemoryBank系统通过实现类似于操作系统的虚拟内存管理来扩展模型的上下文窗口。
• Memory-Enhanced Agents：研究如何将记忆系统集成到智能体中，以支持长期的交互和学习。例如，MemLLM系统通过增强的读写记忆模块来提高模型的记忆能力。

3. 工具集成推理（Tool-Integrated Reasoning）

• Function Calling Mechanisms：研究如何使大型语言模型能够调用外部工具和API。例如，Toolformer通过自我监督学习，使模型能够学习使用外部工具。
• Tool-Integrated Reasoning：研究如何将工具调用与模型的推理过程相结合，以提高模型的推理能力。例如，ReAct框架通过在推理过程中插入行动步骤，使模型能够与外部环境进行交互。
• Agent-Environment Interaction：研究如何设计智能体与环境之间的交互机制，以支持复杂的任务解决。例如，Search-augmented Reasoning系统通过训练模型在多步推理任务中动态决定何时进行搜索和生成什么查询。

4. 多智能体系统（Multi-Agent Systems）

• Communication Protocols：研究多智能体系统中的通信协议，以支持智能体之间的有效协作。例如，KQML和FIPA ACL是早期的多智能体通信语言，为智能体之间的标准化通信提供了基础。
• Orchestration Mechanisms：研究如何设计和实现协调机制，以管理多智能体系统中的任务分配和交互流程。例如，3S Orchestrator框架通过动态地将输入分配给多个智能体，并利用置信度指标和响应质量评估来优化任务执行。
• Coordination Strategies：研究如何设计和实现协调策略，以支持多智能体系统中的复杂任务解决。例如，SagaLLM框架通过提供事务支持和独立的验证程序，解决了多智能体系统中的事务完整性问题。

评估方法相关研究

• Evaluation Frameworks and Methodologies：研究如何设计和实现评估框架，以系统地评估上下文工程系统的性能。例如，Component-Level Assessment和System-Level Integration Assessment分别关注单个组件和整个系统的性能评估。
• Benchmark Datasets and Evaluation Paradigms：研究如何开发和利用基准数据集，以评估上下文工程系统的性能。例如，GAIA和GTA是针对通用AI助手和工具代理的基准数据集，用于评估模型在多工具调用和复杂任务解决方面的能力。
• Evaluation Challenges and Emerging Paradigms：研究评估过程中面临的挑战和新兴的评估范式。例如，Self-Refinement Evaluation和Multi-aspect Feedback Evaluation分别关注模型的自我改进能力和多维度反馈评估。

这些研究领域和具体的研究工作共同构成了上下文工程的广泛研究背景，为理解和优化大型语言模型的上下文处理能力提供了坚实的基础。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出一个全面的上下文工程（Context Engineering）框架来解决大型语言模型（LLMs）在上下文处理方面的挑战。这个框架将上下文工程分解为基础组件（Foundational Components）和系统实现（System Implementations），并详细探讨了每个部分的关键技术和方法。以下是论文解决上下文处理问题的主要方法和步骤：

1. 定义上下文工程

论文首先定义了上下文工程的概念，将其视为一个系统化的学科，超越了简单的提示设计（prompt engineering）。上下文工程的目标是通过优化上下文信息的生成、处理和管理，提升大型语言模型的性能和效能。

2. 基础组件（Foundational Components）

基础组件是上下文工程的核心，涵盖了上下文检索与生成、上下文处理和上下文管理。这些组件为系统实现提供了构建块。

2.1 上下文检索与生成（Context Retrieval and Generation）

• Prompt Engineering and Context Generation：通过精心设计的提示来引导模型的行为，包括零样本（zero-shot）和少样本（few-shot）学习方法。例如，Chain-of-Thought（CoT）提示方法通过分解复杂问题为中间推理步骤来提高模型的推理能力。
• External Knowledge Retrieval：从外部知识库中检索信息以增强模型的知识。例如，Retrieval-Augmented Generation（RAG）系统结合了模型内部的知识和从外部检索到的信息，以提供更准确的生成结果。
• Dynamic Context Assembly：动态地组装检索到的信息组件，以形成最适合特定任务的上下文。这涉及到上下文的格式化、选择和优化。

2.2 上下文处理（Context Processing）

• Long Context Processing：处理超长序列的上下文信息，以克服传统Transformer模型在处理长序列时的计算瓶颈。例如，State Space Models（SSMs）如Mamba通过固定大小的隐藏状态来维持线性计算复杂度。
• Contextual Self-Refinement and Adaptation：通过自我反馈和迭代改进来优化模型的输出。例如，Self-Refine框架允许模型通过自我评估和修正来提高输出质量。
• Multimodal Context：整合多模态数据（如文本、图像、音频等）到上下文表示中。例如，Multimodal Large Language Models（MLLMs）通过将视觉输入转换为离散的文本标记来扩展传统语言模型的能力。
• Relational and Structured Context：处理和整合结构化数据（如知识图谱、表格等）到上下文表示中。例如，Graph Neural Networks（GNNs）被用来捕捉实体之间的复杂关系，并将其整合到语言模型的上下文表示中。

2.3 上下文管理（Context Management）

• Fundamental Constraints：研究大型语言模型在上下文管理方面的基本限制，如上下文窗口大小的限制和模型的无状态特性。
• Memory Hierarchies and Storage Architectures：设计和实现高效的内存层次结构和存储架构，以支持长期和短期的上下文管理。例如，MemoryBank系统通过实现类似于操作系统的虚拟内存管理来扩展模型的上下文窗口。
• Context Compression：通过压缩技术减少上下文的存储和计算需求，同时保持信息的完整性。例如，InContext Autoencoder（ICAE）通过将长上下文压缩到紧凑的内存槽中，显著提高了模型处理扩展上下文的能力。

3. 系统实现（System Implementations）

系统实现部分探讨了如何将基础组件集成到实际的智能系统中，以解决实际应用中的复杂问题。

3.1 检索增强型生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）

• Modular RAG Architectures：通过模块化设计提高RAG系统的灵活性和可扩展性。例如，FlashRAG提供了RAG系统的模块化工具包，允许独立调整和组合各个组件。
• Agentic RAG Systems：将自主智能体的概念引入RAG系统，使模型能够动态地进行检索和决策。例如，Agentic RAG系统将检索视为动态操作，智能体作为信息调查者，分析内容并交叉引用信息。
• Graph-Enhanced RAG：通过图结构增强RAG系统的知识表示和检索能力。例如，GraphRAG系统利用图结构提高多跳问题回答的性能。

3.2 记忆系统（Memory Systems）

• Memory Architectures：设计支持长期记忆的架构。例如，MemoryBank系统通过实现类似于操作系统的虚拟内存管理来扩展模型的上下文窗口。
• Memory-Enhanced Agents：将记忆系统集成到智能体中，支持长期的交互和学习。例如，MemLLM系统通过增强的读写记忆模块提高模型的记忆能力。

3.3 工具集成推理（Tool-Integrated Reasoning）

• Function Calling Mechanisms：使大型语言模型能够调用外部工具和API。例如，Toolformer通过自我监督学习，使模型能够学习使用外部工具。
• Tool-Integrated Reasoning：将工具调用与模型的推理过程相结合，提高模型的推理能力。例如，ReAct框架通过在推理过程中插入行动步骤，使模型能够与外部环境进行交互。
• Agent-Environment Interaction：设计智能体与环境之间的交互机制，支持复杂任务的解决。例如，Search-augmented Reasoning系统通过训练模型在多步推理任务中动态决定何时进行搜索和生成什么查询。

3.4 多智能体系统（Multi-Agent Systems）

• Communication Protocols：设计多智能体系统中的通信协议，支持智能体之间的有效协作。例如，KQML和FIPA ACL是早期的多智能体通信语言，为智能体之间的标准化通信提供了基础。
• Orchestration Mechanisms：设计协调机制，管理多智能体系统中的任务分配和交互流程。例如，3S Orchestrator框架通过动态地将输入分配给多个智能体，并利用置信度指标和响应质量评估来优化任务执行。
• Coordination Strategies：设计协调策略，支持多智能体系统中的复杂任务解决。例如，SagaLLM框架通过提供事务支持和独立的验证程序，解决了多智能体系统中的事务完整性问题。

4. 评估方法（Evaluation）

论文还提出了系统的评估框架，以评估上下文工程系统的性能。这包括组件级评估（Component-Level Assessment）和系统级集成评估（System-Level Integration Assessment）。

4.1 组件级评估

• Prompt Engineering：评估提示设计的有效性，包括语义相似性、响应质量和鲁棒性。
• Long Context Processing：评估模型在处理长序列时的信息保留、位置偏差和推理连贯性。
• Self-Refinement Mechanisms：评估模型通过自我反馈和迭代改进的能力，如Self-Refine和Reflexion框架。
• Structured Data Integration：评估模型在处理结构化数据（如知识图谱、表格等）时的准确性。

4.2 系统级集成评估

• Retrieval-Augmented Generation：评估检索质量和生成效果，包括精确度、召回率、相关性和事实准确性。
• Memory Systems：评估记忆系统的持久性和检索有效性，如LongMemEval基准测试。
• Tool-Integrated Reasoning：评估工具选择的准确性、参数提取的精确性、执行成功率和错误恢复能力。
• Multi-Agent Systems：评估通信的有效性、协调效率和集体结果质量。

5. 未来方向和开放性挑战（Future Directions and Open Challenges）

论文最后探讨了上下文工程的未来研究方向和开放性挑战，包括理论基础、计算效率、多模态整合、技术创新、应用驱动研究、部署和影响评估等方面。

通过这些方法和步骤，论文不仅提供了一个全面的上下文工程框架，还为研究人员和工程师提供了一个技术路线图，以系统地优化大型语言模型的上下文处理能力。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文《A Survey of Context Engineering for Large Language Models》是一篇综述性研究，主要目的是对上下文工程（Context Engineering）领域进行全面的系统分析和分类。因此，它并没有进行具体的实验，而是通过文献综述的方式，对现有的研究工作进行了总结和分析。论文的主要贡献在于提出了一个统一的框架，将上下文工程分解为基础组件和系统实现，并探讨了这些组件和实现的具体技术、方法和挑战。

尽管论文本身没有进行实验，但它对大量的相关研究进行了系统性的分析，这些研究中可能包含了各种实验和评估。例如，论文中提到的一些具体技术或方法可能在它们的原始研究中进行了实验验证。这些实验可能包括：

1. 上下文检索与生成：例如，Retrieval-Augmented Generation（RAG）系统在不同数据集上的性能评估，包括检索准确性和生成质量的测试。
2. 上下文处理：例如，长序列处理技术（如Mamba模型）在处理超长文本序列时的效率和效果评估。
3. 上下文管理：例如，MemoryBank系统在扩展上下文窗口和提高记忆能力方面的实验。
4. 系统实现：例如，Agentic RAG系统在动态检索和决策方面的性能测试，以及多智能体系统在协作任务解决中的表现评估。

论文通过引用这些研究，提供了对上下文工程技术的全面概述，但具体的实验设计、实施和结果分析则来自于这些被引用的原始研究。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文《A Survey of Context Engineering for Large Language Models》提出了许多未来研究方向和开放性挑战，为研究人员提供了丰富的进一步探索点。以下是一些可以进一步探索的关键领域：

基础研究挑战

1. 理论基础和统一框架：

   • 建立统一的理论框架：目前，上下文工程缺乏统一的理论基础，这限制了系统性的进展和最优系统设计。未来的研究可以探索信息论、优化理论和机器学习理论，为上下文工程提供坚实的理论支持。
   • 信息论分析：研究上下文工程系统中的最优上下文分配策略、信息冗余量化和基本压缩限制。这将有助于开发上下文效率的数学界限、优化上下文选择的算法，并预测不同上下文配置下的系统行为。

2. 模型能力的不对称性：

   • 生成能力的提升：尽管大型语言模型在理解复杂上下文方面表现出色，但在生成同样复杂、长篇幅的输出方面存在显著限制。未来的研究可以探索新的架构和训练方法，以提高模型在长篇幅生成任务中的表现。
   • 长篇幅生成的机制：研究如何设计规划机制，以在数千个标记的长篇幅生成中保持连贯性，同时维护事实准确性和逻辑一致性。

3. 多模态整合和表示：

   • 多模态融合：当前的多模态系统通常采用模态特定的编码器，缺乏跨模态交互。未来的研究可以探索更复杂的跨模态融合技术，以捕捉多模态数据之间的丰富依赖关系。
   • 图结构的整合：研究如何将图结构（如知识图谱）与语言模型更好地整合，以处理复杂的结构化信息。这包括开发更有效的图编码方法和图-文本对齐策略。

技术创新机会

1. 下一代架构：

   • 超越Transformer架构：探索新的架构，如状态空间模型（SSMs）和长序列处理模型（如Mamba），以提高长序列处理的效率和效果。
   • 记忆增强架构：开发更复杂的记忆增强架构，以支持长期记忆的组织和检索。

2. 高级推理和规划：

   • 因果推理和反事实思维：研究如何使语言模型具备因果推理和反事实思维能力，以处理更复杂的推理任务。
   • 多步规划和执行：开发能够分解复杂任务、制定执行策略并根据中间结果调整计划的系统。

3. 复杂上下文组织和图问题解决：

   • 图推理技术：研究如何使语言模型更好地处理图结构数据，包括多跳推理和图遍历。
   • 混合方法：探索结合图结构和文本表示的混合方法，以解决复杂的图问题。

4. 智能上下文组装和优化：

   • 自动化上下文工程：开发能够自动优化上下文的系统，通过上下文优化算法和自适应选择策略，提高上下文的效率和质量。
   • 多维反馈机制：研究如何利用多维反馈机制，如正确性、相关性、清晰度和鲁棒性，来优化上下文。

应用驱动研究方向

1. 领域专业化和适应性：

   • 特定领域的优化：研究如何为特定领域（如医疗保健、法律分析、科学研究等）定制上下文工程系统，以满足特定的推理模式、安全要求和合规性标准。
   • 领域适应技术：开发领域适应技术，以在不重新训练整个模型的情况下，快速适应新领域。

2. 大规模多智能体协调：

   • 分布式协调机制：研究如何在大规模多智能体系统中实现高效的分布式协调，以支持数百或数千个智能体的协作。
   • 通信协议和层次结构：开发高效的通信协议和层次结构，以维持系统的一致性，同时支持局部自主性。

3. 人机协作和集成：

   • 自然交互：研究如何使智能体能够与人类进行自然、流畅的交互，包括理解人类意图和适应人类行为模式。
   • 安全性和可靠性：确保智能体在与人类交互时的安全性和可靠性，特别是在关键任务和敏感环境中。

部署和影响评估

1. 可扩展性和生产部署：

   • 系统可扩展性：研究如何设计可扩展的系统架构，以支持大规模部署和实时交互。
   • 资源优化：开发高效的资源管理策略，以优化计算和存储资源的使用。

2. 安全性和鲁棒性：

   • 对抗性攻击的防御：研究如何使智能体能够抵御对抗性攻击，确保系统的安全性和鲁棒性。
   • 错误恢复和容错：开发错误恢复和容错机制，以提高系统在面对错误和异常情况时的稳定性。

3. 伦理和责任发展：

   • 伦理考量：研究如何确保智能体的行为符合伦理和道德标准，特别是在涉及人类福祉和公平性的情况下。
   • 透明度和可解释性：开发透明和可解释的系统，使人类能够理解和信任智能体的决策过程。

这些领域提供了丰富的研究机会，可以推动上下文工程领域的发展，并为大型语言模型的实际应用提供更强大的支持。

Q: 总结一下论文的主要内容

Authors: Lingrui Mei, Jiayu Yao, Yuyao Ge, Yiwei Wang, Baolong Bi, Yujun Cai, Jiazhi Liu, Mingyu Li, Zhong-Zhi Li, Duzhen Zhang, Chenlin Zhou, Jiayi Mao, Tianze Xia, Jiafeng Guo, Shenghua Liu

Categories: cs.CL

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2507.13334v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2507.13334v1

Published: 2025-07-17T17:50:36Z

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Evaluation Domain Papers

1. Revisiting Reliability in the Reasoning-based Pose Estimation Benchmark

The reasoning-based pose estimation (RPE) benchmark has emerged as a widely adopted evaluation standard for pose-aware multimodal large language models (MLLMs). Despite its significance, we identified critical reproducibility and benchmark-quality issues that hinder fair and consistent quantitative evaluations. Most notably, the benchmark utilizes different image indices from those of the original 3DPW dataset, forcing researchers into tedious and error-prone manual matching processes to obtain accurate ground-truth (GT) annotations for quantitative metrics (\eg, MPJPE, PA-MPJPE). Furthermore, our analysis reveals several inherent benchmark-quality limitations, including significant image redundancy, scenario imbalance, overly simplistic poses, and ambiguous textual descriptions, collectively undermining reliable evaluations across diverse scenarios. To alleviate manual effort and enhance reproducibility, we carefully refined the GT annotations through meticulous visual matching and publicly release these refined annotations as an open-source resource, thereby promoting consistent quantitative evaluations and facilitating future advancements in human pose-aware multimodal reasoning.

中文摘要

基于推理的姿态估计（RPE）基准已成为姿态感知多模态大语言模型（MLLMs）广泛采用的评估标准。尽管其重要性，我们发现了一些关键的可重复性和基准质量问题，这些问题阻碍了公正和一致的定量评估。最显著的是，该基准使用了与原始3DPW数据集不同的图像索引，这迫使研究人员进行繁琐且易出错的手动匹配过程，以获得定量指标（例如，MPJPE，PA-MPJPE）的准确真实标注（GT）。此外，我们的分析揭示了几个固有的基准质量局限性，包括显著的图像冗余、场景不平衡、过于简化的姿态以及模糊的文本描述， collectively undermining reliable evaluations across diverse scenarios. 为了减轻人工工作量并增强可重复性，我们通过细致的视觉匹配仔细改进了GT标注，并公开发布这些精细化的标注作为开源资源，从而促进一致的定量评估并推动人类姿态感知多模态推理领域的未来进步。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决推理式姿态估计（Reasoning-based Pose Estimation, RPE）基准测试中存在的关键问题，这些问题影响了其可靠性和有效性。具体来说，论文主要关注以下几个方面：

1. 可重复性问题：

   • RPE基准测试使用了与原始3DPW数据集不同的图像索引，这导致研究人员在进行准确的定量评估时，需要手动进行繁琐且容易出错的视觉匹配过程，以获取准确的真值（Ground-Truth, GT）注释。这种手动匹配过程不仅耗时，而且严重影响了研究结果的可重复性和可靠性。

2. 基准质量限制：

   • 数据集冗余：RPE基准测试包含大量几乎相同或重复的图像帧，这限制了其在评估模型泛化能力方面的有效性。
   • 场景不平衡：RPE基准测试过度集中在少数几种场景（如“sitOnStairs”、“runForBus”和“arguing”），而忽略了其他多样化的场景，导致评估结果不能全面反映模型在不同场景下的表现。
   • 场景过于简单：RPE基准测试中许多场景过于简单（如“站立”或“行走”），这些简单场景无法充分测试模型在复杂场景下的高级姿态推理能力。
   • 文本描述问题：文本描述存在显著的重复性和模糊性，特别是在描述人物的、和属性时，这增加了模型误解描述的可能性，尤其是在多人场景中。

3. 注释和预处理的固有问题：

   • 多人场景的不完整注释：在多人场景中，SMPL真值注释通常只覆盖每帧中的一个人或两个人，这限制了在复杂多人场景中全面评估模型性能的能力。
   • 裁剪导致的信息丢失：为了适应视觉基础模型（如CLIP或DINOv2）的输入要求，常见的预处理步骤（如中心裁剪）可能会无意中移除关键的视觉上下文或部分身体部位，从而简化了任务并可能引入性能提升。

为了解决这些问题，论文提出了以下改进措施：

• 公开发布精炼的真值注释：通过仔细的手动视觉匹配，将每个RPE实例与其原始3DPW帧对齐，并公开发布这些精炼的真值注释，以消除手动匹配步骤，促进一致和严格的定量评估。
• 详细记录基准质量问题：全面记录了RPE基准测试中存在的内在质量问题，为未来改进基准测试提供了明确的方向。
• 实验验证：通过使用最新的姿态感知多模态大型语言模型（如ChatPose和UniPose）进行实验，验证了精炼注释的有效性和可靠性。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与推理式姿态估计（RPE）和多模态大型语言模型（MLLMs）相关的研究工作。以下是这些研究的分类和简要介绍：

多模态大型语言模型 (MLLMs)

1. BLIP-2 [10]

   • 描述：BLIP-2将基于CLIP的视觉编码器与语言模型（如OPT [29]或Flan-T5 [2]）通过一个学习的Q-Former进行耦合，用于视觉和语言的多模态任务。
   • 贡献：展示了多模态特征对齐的有效性，为视觉和语言任务提供了强大的基础。

2. MiniGPT-4 [31]

   • 描述：MiniGPT-4通过单一线性映射将视觉编码器与语言模型进行耦合，简化了多模态特征对齐的过程。
   • 贡献：提供了一种高效的多模态特征对齐方法，适用于多种视觉和语言任务。

3. LLaVA-1.5 [15]

   • 描述：LLaVA-1.5使用Vicuna（LLaMA [24]的一个微调变体）来支持更丰富的视觉对话。
   • 贡献：通过微调大型语言模型，增强了多模态任务中的语言理解和生成能力。

4. VideoChat [11]

   • 描述：VideoChat将多模态推理扩展到视频数据，支持从视频中进行时间推理。
   • 贡献：展示了多模态模型在视频理解任务中的应用，拓展了多模态推理的范围。

5. Video-LLaMA [28]

   • 描述：Video-LLaMA通过整合视频数据，进一步增强了多模态模型的时间推理能力。
   • 贡献：为视频理解任务提供了更强大的多模态推理能力。

6. SpeechGPT [27]

   • 描述：SpeechGPT通过音频输入，支持多模态模型的对话理解。
   • 贡献：展示了多模态模型在音频理解任务中的应用，拓展了多模态推理的输入模态。

人类姿态感知的多模态大型语言模型 (Human Pose-aware MLLMs)

1. ChatPose [6]

   • 描述：ChatPose引入了“姿态标记”，将SMPL参数编码到语言框架中，并提出了推理式姿态估计（RPE）任务。
   • 贡献：通过结合语言和视觉线索，展示了多模态模型在姿态估计任务中的推理能力。

2. PoseLLaVA [5]

   • 描述：PoseLLaVA将基于SMPL的姿态标记嵌入到LLaVA架构中，利用标记级交叉注意力进行语言驱动的3D姿态操作。
   • 贡献：通过嵌入姿态标记，增强了多模态模型在姿态相关任务中的表现。

3. UniPose [12]

   • 描述：UniPose提出了一个统一的“姿态词汇表”，并结合多个视觉编码器（如CLIP [22]和PoseViT [7]），支持零样本泛化到多样化的姿态相关任务。
   • 贡献：通过统一的姿态词汇表，提高了多模态模型在姿态相关任务中的泛化能力。

4. ChatHuman [14]

   • 描述：ChatHuman采用检索增强策略，动态整合外部姿态和交互模型作为专家工具，以增强上下文敏感的推理能力。
   • 贡献：通过检索增强策略，提高了多模态模型在复杂场景中的推理能力。

推理式姿态估计 (RPE)

1. 3DPW [25]

   • 描述：3DPW是一个广泛使用的3D人体姿态数据集，提供了丰富的多视角视频和3D姿态注释。
   • 贡献：为3D人体姿态估计任务提供了高质量的数据集，支持多种姿态估计方法的评估。

2. NeuralAnnot [19]

   • 描述：NeuralAnnot是一个用于3D人体网格训练集的神经注释器，提供了高质量的3D姿态注释。
   • 贡献：通过神经注释技术，提高了3D姿态注释的准确性和效率。

这些相关研究为推理式姿态估计和多模态大型语言模型的发展提供了重要的基础和参考。论文通过系统地分析和改进RPE基准测试，进一步推动了这一领域的研究进展。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下步骤系统地解决了RPE基准测试中存在的问题：

1. 精炼真值注释（Refined Ground-Truth Annotations）

• 问题：RPE基准测试使用了与原始3DPW数据集不同的图像索引，导致研究人员需要手动进行繁琐且容易出错的视觉匹配过程，以获取准确的真值注释。
• 解决方案：
  • 详细视觉对齐：论文作者通过仔细的手动视觉匹配，将每个RPE实例与其原始3DPW帧对齐。
  • 公开发布精炼注释：这些精炼的真值注释包括了进行精确定量评估所需的关键信息，如SMPL参数和3D关节坐标。这些注释被公开发布，以便研究人员能够方便地进行一致的定量评估。

2. 记录基准质量问题（Documenting Benchmark Quality Issues）

• 问题：RPE基准测试存在多种内在质量问题，包括数据集冗余、场景不平衡、场景过于简单、文本描述问题等。
• 解决方案：
  • 详细记录问题：论文详细记录了这些内在质量问题，为未来改进基准测试提供了明确的方向。
  • 具体问题分类：
    • 数据集冗余：识别并记录了RPE数据集中存在的重复图像帧。
    • 场景不平衡：分析了RPE数据集中场景分布的不平衡性，并提出了改进方向。
    • 场景过于简单：指出了RPE数据集中简单场景的比例过高，提出了增加复杂场景的建议。
    • 文本描述问题：分析了文本描述中的重复性和模糊性，提出了改进文本描述的建议。

3. 实验验证（Experimental Validation）

• 问题：需要验证精炼注释的有效性和可靠性。
• 解决方案：
  • 使用最新模型进行实验：论文使用了最新的姿态感知多模态大型语言模型（如ChatPose [6]和UniPose [12]）进行实验。
  • 定量评估：通过在RPE基准测试上进行定量评估，验证了精炼注释的有效性和可靠性。实验结果表明，使用精炼注释的评估结果与原始研究结果一致，且能够更准确地反映模型的性能。

4. 提出未来改进方向（Future Improvements）

• 问题：RPE基准测试需要进一步改进，以更好地评估姿态感知多模态模型的性能。
• 解决方案：
  • 提出改进方向：论文提出了未来改进RPE基准测试的具体方向，包括增加数据集的多样性和复杂性、平衡场景分布、改进文本描述等。
  • 计划开发新基准：作者计划开发一个新的推理式姿态估计基准测试，以克服当前基准测试的局限性，并推动姿态感知多模态模型的发展。

5. 公开发布资源（Open-Source Release）

• 问题：需要提供一个公开的、可重复使用的资源，以促进研究社区的进一步发展。
• 解决方案：
  • 公开发布精炼注释：论文公开发布了精炼的真值注释，这些注释可以通过提供的链接下载，方便研究人员使用。
  • 提供详细文档：论文提供了详细的文档，说明了精炼注释的使用方法和评估协议，确保研究人员能够方便地进行定量评估。

通过这些步骤，论文不仅解决了RPE基准测试中存在的关键问题，还为未来的研究提供了坚实的基础和明确的方向。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文进行了以下实验来验证精炼的RPE基准测试注释的有效性和可靠性：

实验设置

• 数据集：使用了经过精炼的RPE基准测试，该基准测试基于3DPW数据集并经过NeuralAnnot [19]注释。
• 模型：选择了两个最新的姿态感知多模态大型语言模型（MLLMs）进行评估，分别是ChatPose [6]和UniPose [12]。
• 评估指标：主要使用了两个评估指标：
  • MPJPE（Mean Per Joint Position Error）：计算预测姿态和真值姿态之间的平均关节位置误差。
  • PA-MPJPE（Procrustes Aligned MPJPE）：在考虑全局平移、旋转和缩放后，计算预测姿态和真值姿态之间的平均关节位置误差。

实验结果

实验结果如下表所示：

方法

Behavior (MPJPE/PA-MPJPE)

Shape (MPJPE/PA-MPJPE)

Outfit (MPJPE/PA-MPJPE)

Pose (MPJPE/PA-MPJPE)

平均值 (MPJPE/PA-MPJPE)

ChatPose (Original) [6]

307.9 / 102.9

269.9 / 103.7

265.6 / 102.6

277.9 / 96.0

280.3 / 101.3

ChatPose (fp16) [6]

243.1 / 105.3

232.8 / 108.4

234.6 / 104.1

214.1 / 101.2

231.2 / 104.8

ChatPose (bf16) [6]

234.1 / 104.2

233.5 / 106.4

234.3 / 104.2

216.4 / 104.0

229.6 / 104.7

UniPose (bf16) [12]

553.0 / 93.6

551.2 / 92.1

551.0 / 92.8

549.8 / 96.2

551.3 / 93.7

结果分析

• ChatPose [6]

  • 使用精炼的真值注释进行评估的结果与原始论文中报告的结果非常接近，这验证了精炼注释的有效性和可靠性。
  • 不同的浮点精度（fp16和bf16）对模型性能有一定的影响，但总体趋势一致。

• UniPose [12]

  • UniPose在所有类别中的MPJPE值都显著高于ChatPose，表明其在解释自然语言查询时存在困难，尤其是在需要复杂语义推理的任务中。
  • 然而，UniPose的PA-MPJPE结果较低，显示出其在姿态表示方面具有较强的能力。
  • 作者推测，这种差异可能源于两种方法在利用大型语言模型（LLMs）时的根本差异：ChatPose明确利用了通用世界知识理解，而UniPose主要作为姿态特定的生成器。

实验结论

• 验证了精炼注释的有效性：通过与原始ChatPose结果的对比，验证了精炼注释的准确性和可靠性。
• 揭示了模型性能差异：通过对比ChatPose和UniPose的性能，揭示了不同模型在姿态估计任务中的优势和不足。
• 提供了定量评估的基础：通过公开发布精炼注释，为未来的研究提供了一个可重复使用的资源，促进了姿态感知多模态模型的进一步发展。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A:

Authors: Junsu Kim, Naeun Kim, Jaeho Lee, Incheol Park, Dongyoon Han, Seungryul Baek

Categories: cs.CV, cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2507.13314v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2507.13314v1

Published: 2025-07-17T17:33:11Z

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2. The Generative Energy Arena (GEA): Incorporating Energy Awareness in Large Language Model (LLM) Human Evaluations

The evaluation of large language models is a complex task, in which several approaches have been proposed. The most common is the use of automated benchmarks in which LLMs have to answer multiple-choice questions of different topics. However, this method has certain limitations, being the most concerning, the poor correlation with the humans. An alternative approach, is to have humans evaluate the LLMs. This poses scalability issues as there is a large and growing number of models to evaluate making it impractical (and costly) to run traditional studies based on recruiting a number of evaluators and having them rank the responses of the models. An alternative approach is the use of public arenas, such as the popular LM arena, on which any user can freely evaluate models on any question and rank the responses of two models. The results are then elaborated into a model ranking. An increasingly important aspect of LLMs is their energy consumption and, therefore, evaluating how energy awareness influences the decisions of humans in selecting a model is of interest. In this paper, we present GEA, the Generative Energy Arena, an arena that incorporates information on the energy consumption of the model in the evaluation process. Preliminary results obtained with GEA are also presented, showing that for most questions, when users are aware of the energy consumption, they favor smaller and more energy efficient models. This suggests that for most user interactions, the extra cost and energy incurred by the more complex and top-performing models do not provide an increase in the perceived quality of the responses that justifies their use.

中文摘要

大型语言模型的评估是一项复杂的任务，提出了几种方案。最常见的方法是使用自动化基准测试，其中LLMs必须回答多个主题的选择题。然而，这种方法有一定的局限性，其中最令人担忧的是与人类之间的相关性较差。另一种方法是让人类评估LLMs。这会带来可扩展性问题，因为需要评估的模型数量庞大且不断增加，使得基于招聘评估人员并让他们对模型的回应进行排名的传统研究变得不切实际（且成本高昂）。一种替代的方法是使用公共竞技场，例如流行的LM竞技场，任何用户都可以自由地评估任何问题上的模型并对两个模型的回答进行排名。然后将结果整理成模型排名。LLMs一个日益重要的方面是它们的能耗，因此，评估能耗意识如何影响人类选择模型的决策是有意义的。在本文中，我们呈现了GEA，生成能量竞技场，这是一个在评估过程中纳入模型能耗信息的竞技场。还展示了使用GEA获得的初步结果，显示在大多数问题上，当用户意识到能耗时，他们更偏好小规模且更高能效的模型。这表明在大多数用户交互中，更复杂且表现更出色的模型所带来的额外成本和能耗并未提供可证明其使用价值的感知质量提升。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决的问题是如何在评估大型语言模型（LLMs）时纳入能源消耗的考量。具体来说，它探讨了当用户在比较不同LLMs的性能时，能源消耗信息对用户选择的影响。传统上，LLMs的评估主要依赖于自动化基准测试或人类评估，但这些方法存在局限性，例如无法充分反映人类偏好或难以大规模实施。此外，LLMs的能源消耗是一个日益重要的问题，尤其是在训练和推理过程中需要大量计算资源的情况下。因此，了解用户在知晓能源消耗信息后如何做出选择，对于开发和部署更高效、更可持续的LLMs具有重要意义。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到的相关研究包括以下几个方面：

LLMs评估方法的研究

• 自动化基准测试：使用多项选择题来评估LLMs在不同主题上的答题能力，例如Chang等人的研究（2024）对LLMs评估进行了综述，Hendrycks等人（2020）提出了大规模多任务语言理解的测量方法。这些测试可以自动化运行，但存在一些局限性，如LLMs可能存在的偏差（Zheng等人，2023），以及问题可能来自模型的训练数据集导致的数据污染（Xu等人，2024）。
• LLM互评：让一个LLM评估其他LLMs对不同问题的回答，这种方法可以大规模测试，但也存在局限性，例如LLMs可能在评估中引入偏差，其判断可能与人类不完全一致（Panickssery等人，2024）。
• 人类评估：直接由人类评估LLMs的性能，虽然可以克服上述方法的一些局限性，但面临可扩展性问题，因为LLMs数量众多且不断更新，进行大规模人类评估耗时费力。

LLMs能源消耗的研究

• 能源消耗的测量和优化：例如Morrison等人（2025）全面评估了创建语言模型的环境影响，Wu等人（2025）从功能单位的角度揭示了大型语言模型服务的环境影响，Maliakel等人（2025）研究了LLM推理中的能源效率和性能权衡。
• 能源消耗对用户选择的影响：Chung等人（2025）尝试通过实现一个“竞技场”来比较LLMs，考虑了能源消耗信息，但该研究似乎仅限于开放权重模型，并且没有公开分析能源信息对用户偏好的影响。

开放评估平台的研究

• LM Arena：Chiang等人（2024）提出了一个开放平台，用于通过人类偏好评估LLMs。在这个平台上，用户可以自由地对模型进行提问并比较两个模型的回答，然后投票决定哪个回答更好。这种平台能够根据人类偏好对模型进行排名，但存在一些局限性，如问题和评估者的特征不受控制，且可能存在操纵的可能性（Min等人，2025）。

这些相关研究为本文提出的GEA（Generative Energy Arena）提供了背景和基础，GEA旨在结合能源消耗信息来评估LLMs，并研究这种信息对人类评估者选择的影响。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过设计和实现一个名为**Generative Energy Arena (GEA)**的平台来解决如何在评估大型语言模型（LLMs）时纳入能源消耗考量的问题。以下是GEA的设计和实现细节，以及它如何解决这一问题：

1. 能源消耗信息的获取和呈现

• 相对能源消耗信息：由于模型的能源消耗数据通常不公开，尤其是对于专有模型，GEA选择提供相对能源消耗信息，而不是绝对值。当比较两个模型时，GEA会告知用户哪个模型消耗的能源更多，而不提供具体的数值。这种方法简化了信息，使用户能够理解使用每个模型的能源影响，而无需深入了解具体的技术细节。
• 模型选择策略：为了确保能源消耗的差异主要由模型大小引起，GEA只比较来自同一家族但大小不同的模型。例如，比较GPT-4.1和GPT-4.1-mini，这样可以确保除了规模外，其他因素（如训练数据和架构设计）尽可能相似，从而使能源消耗的差异更加明显。

2. 两步评估流程

• 第一步：质量评估：用户首先根据回答的质量选择最佳答案，而不考虑能源消耗。这确保了用户在没有能源信息的情况下，基于回答的内在质量做出选择。
• 第二步：能源信息影响评估：如果用户选择的答案来自能源消耗较大的模型，GEA会询问用户：“知道另一个回答消耗的能源更少，你会改变你的选择吗，假设这会导致质量有所下降？” 这一步骤不仅避免了用户在第一步中因能源信息而产生的偏见，还使得研究者能够独立测量能源信息对用户决策的影响。

3. 影响指标的定义

• 改变率（Ec）：定义了一个指标Ec，即用户在知晓能源信息后改变选择的比例。通过计算Ec，可以量化能源信息对用户决策的影响。
• 模型胜率变化：通过比较两个模型在知晓能源信息前后的胜率变化，进一步评估能源信息对模型相对性能的影响。具体公式如下： [ WS(E) = WS + T + WL \cdot Ec ] [ WL(E) = WL \cdot (1 - Ec) ] 其中，(WS)和(WL)分别表示小模型和大模型的初始胜率，(T)表示平局率，(WS(E))和(WL(E))表示考虑能源信息后的胜率。

4. GEA的实现和测试

• 平台实现：GEA在Hugging Face上实现，支持多个模型家族的比较，如GPT-4o、GPT-4.1、Claude Sonnet 3.5、Haiku 3.5、Llama3等。用户界面简洁明了，提供项目信息、访问平台的入口以及展示结果的页面。
• 测试和结果分析：GEA在马德里理工大学的在线课程中得到应用，学生被要求在GEA上评估一系列问题。结果显示，当用户知晓能源消耗信息后，有显著比例的用户（平均46%）会改变他们的选择，倾向于选择能源消耗更小的模型。此外，考虑能源信息后，小模型的胜率显著高于大模型，表明在大多数情况下，用户认为小模型的回答质量足以满足需求，而大模型的额外能源消耗并不值得。

5. 结论和未来工作

• 结论：GEA的研究结果表明，能源消耗信息对用户选择LLMs有显著影响。在大多数情况下，用户更倾向于选择能源消耗更小的模型，即使这意味着回答质量可能略有下降。这表明在开发和部署LLMs时，需要考虑能源效率，以实现更可持续的发展。
• 未来工作：论文指出，当前的研究还存在局限性，如样本量较小、评估的LLMs数量有限、仅限于西班牙语以及未对不同类型问题进行独立分析。未来的工作将包括扩大样本量、评估更多类型的LLMs、测试不同语言以及对不同类型问题进行独立分析，以更全面地理解能源意识对用户决策的影响。

通过上述设计和实现，GEA成功地将能源消耗信息纳入了LLMs的评估过程，并通过实验验证了这一信息对用户决策的重要影响。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行的实验主要围绕**Generative Energy Arena (GEA)**平台的使用和评估展开。以下是实验的具体内容和步骤：

实验设计

1. 平台使用：

   • GEA平台被集成到马德里理工大学（Universidad Politécnica de Madrid）提供的一个大规模开放在线课程（MOOC）中。
   • 学生们被要求在GEA平台上评估总共十个问题，其中五个问题由课程提供，另外五个问题由学生自己设计。

2. 问题类型：

   • 课程提供的五个问题用西班牙语表述，内容涉及不同领域，例如发明产品宣传口号、解释LLM中的Top-p参数、创作一首四行诗等。
   • 学生自行设计的问题内容多样，覆盖了广泛的主题和领域。

3. 模型比较：

   • GEA平台支持比较来自不同家族的LLMs，包括GPT-4o、GPT-4.1、Claude Sonnet 3.5、Haiku 3.5、Llama3等。
   • 每次比较都是在同一家族中选择两个不同大小的模型进行，例如GPT-4.1与GPT-4.1-mini。

实验流程

1. 质量评估：

   • 用户（学生）首先根据回答的质量选择最佳答案，此时不考虑能源消耗信息。
   • 这一步骤确保用户基于回答的内在质量做出初步选择。

2. 能源信息影响评估：

   • 如果用户选择的答案来自能源消耗较大的模型，GEA会提示用户另一个回答的能源消耗更少，并询问用户是否愿意改变选择，假设这会导致质量有所下降。
   • 用户的决策被记录下来，用于后续分析。

数据收集与分析

1. 数据收集：

   • 在实验期间，GEA平台共收集了694个问题的评估数据，其中295个问题来自MOOC课程提供的问题，其余问题由学生自行设计。
   • 用户（学生）的评估数据被存储在一个数据库中，以便进行后续的数据处理和分析。

2. 分析指标：

   • 改变率（Ec）：计算用户在知晓能源信息后改变选择的比例。
   • 模型胜率变化：比较两个模型在知晓能源信息前后的胜率变化，以评估能源信息对模型相对性能的影响。

实验结果

1. 改变率（Ec）：

   • 实验结果显示，当用户知晓能源消耗信息后，有显著比例的用户（平均46%）会改变他们的选择，倾向于选择能源消耗更小的模型。
   • 不同模型家族的改变率在41%到52%之间，表明能源信息对用户决策有显著影响。

2. 模型胜率变化：

   • 在考虑能源信息之前，大模型和小模型之间的胜率差异较小，通常在2%以内。
   • 考虑能源信息后，小模型的胜率显著提高，用户选择小模型的比例超过75%。
   • 这表明在大多数情况下，用户认为小模型的回答质量足以满足需求，而大模型的额外能源消耗并不值得。

实验结论

实验结果表明，能源消耗信息对用户选择LLMs有显著影响。在大多数情况下，用户更倾向于选择能源消耗更小的模型，即使这意味着回答质量可能略有下降。这表明在开发和部署LLMs时，需要考虑能源效率，以实现更可持续的发展。

未来工作

论文指出，当前的研究还存在局限性，如样本量较小、评估的LLMs数量有限、仅限于西班牙语以及未对不同类型问题进行独立分析。未来的工作将包括扩大样本量、评估更多类型的LLMs、测试不同语言以及对不同类型问题进行独立分析，以更全面地理解能源意识对用户决策的影响。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文中提出了一个非常有前景的研究方向，即在大型语言模型（LLMs）的评估中纳入能源消耗的考量。尽管已经取得了一些初步成果，但仍有许多可以进一步探索的点。以下是一些具体的方向：

1. 扩大样本量和用户群体

• 更多用户参与：目前的实验样本量相对较小，只有几百个问题和用户。未来可以扩大样本量，吸引更多用户参与评估，以提高结果的统计显著性和代表性。
• 多样化用户群体：目前的用户主要是MOOC课程的学生，未来可以扩展到不同的用户群体，包括专业人士、普通用户等，以了解不同背景用户对能源消耗信息的敏感度。

2. 评估更多类型的LLMs

• 更广泛的模型家族：目前的实验仅限于几个主要公司的模型。未来可以评估更多类型的LLMs，包括不同架构、不同训练方法的模型，以全面了解能源消耗对不同模型的影响。
• 不同性能范围的模型：除了比较同一家族中不同大小的模型，还可以比较不同性能水平的模型，以了解能源消耗与模型性能之间的关系。

3. 多语言评估

• 不同语言的问题：目前的实验仅限于西班牙语问题。未来可以扩展到多种语言，以了解不同语言环境下用户对能源消耗信息的反应是否一致。
• 跨文化研究：不同文化背景的用户可能对能源消耗有不同的看法。通过跨文化研究，可以更好地理解能源意识在全球范围内的影响。

4. 不同类型问题的独立分析

• 问题分类：目前的实验没有对不同类型的问题进行独立分析。未来可以对不同类型的问题（如开放性问题、封闭性问题、专业问题等）进行分类分析，以了解能源消耗信息对不同类型问题的影响。
• 问题难度：分析问题难度对用户决策的影响。例如，对于复杂问题，用户可能更愿意接受能源消耗较高的模型，而对于简单问题，用户可能更倾向于选择能源消耗较低的模型。

5. 长期影响研究

• 用户习惯的变化：目前的实验主要关注短期决策。未来可以研究用户在长期使用中如何适应和调整他们的选择，以应对能源消耗信息。
• 模型开发的影响：研究能源消耗信息如何影响模型开发者的决策，例如在模型设计和优化过程中如何权衡性能和能源效率。

6. 改进评估方法

• 动态能源信息：目前的能源信息是相对静态的，未来可以引入动态能源信息，例如根据实时能源消耗数据更新用户界面。
• 交互式评估：设计更复杂的交互式评估流程，例如允许用户在不同能源消耗和回答质量之间进行权衡，以更全面地了解用户偏好。

7. 政策和实践建议

• 制定标准：基于研究结果，制定关于如何在LLMs评估中纳入能源消耗信息的标准和指南。
• 行业应用：研究如何将能源意识纳入实际的LLMs部署和使用中，例如在企业环境中如何平衡能源效率和模型性能。

8. 技术优化

• 能源效率优化：研究如何通过技术手段提高LLMs的能源效率，例如优化模型架构、改进推理算法等。
• 能源消耗预测：开发能够准确预测LLMs能源消耗的工具和方法，以便在模型开发和部署过程中更好地进行权衡。

通过这些进一步的研究，可以更全面地理解能源消耗信息对用户选择LLMs的影响，为开发和部署更高效、更可持续的LLMs提供科学依据。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 当然，以下是论文的主要内容总结：

论文标题

The Generative Energy Arena (GEA): Incorporating Energy Awareness in Large Language Model (LLM) Human Evaluations

作者

Carlos Arriaga, Gonzalo Martínez, Eneko Sendina, Javier Conde, Pedro Reviriego

机构

ETSI de Telecomunicación, Universidad Politécnica de Madrid, Spain

摘要

本文介绍了Generative Energy Arena (GEA)，这是一个将能源消耗信息纳入大型语言模型（LLMs）评估过程的平台。传统的LLMs评估方法主要依赖于自动化基准测试或人类评估，但这些方法存在局限性，如与人类偏好的相关性差、可扩展性问题等。GEA通过提供一个开放平台，让用户可以自由评估模型的回答，并在评估过程中提供能源消耗信息，从而研究能源意识对用户选择的影响。初步结果显示，当用户知晓能源消耗信息时，他们更倾向于选择能源效率更高的小模型，而不是性能更高但能源消耗更大的大模型。这表明在大多数用户互动中，大模型的额外成本和能源消耗并没有带来足够的质量提升来证明其合理性。

关键词

LLMs, Evaluation, Energy, Sustainability

1. 引言

评估LLMs的性能是一个复杂的任务，涉及多个维度。传统的自动化基准测试虽然可以大规模运行，但存在局限性，如模型偏差、数据污染等。另一种方法是让LLMs互评，但这种方法也可能引入偏差。人类评估虽然可以克服这些局限性，但面临可扩展性问题。因此，研究者提出了开放评估平台，如LM Arena，让用户可以自由评估模型的回答并进行排名。然而，这些平台没有考虑模型的能源消耗，而能源消耗是LLMs的一个重要方面。因此，本文提出了GEA，一个将能源消耗信息纳入评估过程的平台。

2. GEA的设计选择

GEA的设计面临几个挑战：

1. 能源消耗信息的获取：由于模型的能源消耗数据通常不公开，尤其是对于专有模型，GEA选择提供相对能源消耗信息，而不是绝对值。
2. 能源信息的呈现：为了避免用户在评估质量时受到能源信息的偏见，GEA采用两步评估流程。首先，用户根据回答的质量选择最佳答案；然后，如果用户选择的答案来自能源消耗较大的模型，GEA会询问用户是否愿意改变选择。
3. 影响指标的定义：定义了改变率（Ec）和模型胜率变化等指标，以量化能源信息对用户决策的影响。

3. GEA的实现

GEA在Hugging Face上实现，支持多个模型家族的比较，如GPT-4o、GPT-4.1、Claude Sonnet 3.5、Haiku 3.5、Llama3等。用户界面简洁明了，提供项目信息、访问平台的入口以及展示结果的页面。

4. GEA的结果与分析

GEA在马德里理工大学的在线课程中得到应用，学生被要求在GEA上评估十个问题，其中五个问题由课程提供，另外五个问题由学生自己设计。实验结果显示：

• 当用户知晓能源消耗信息后，有显著比例的用户（平均46%）会改变他们的选择，倾向于选择能源消耗更小的模型。
• 考虑能源信息后，小模型的胜率显著提高，用户选择小模型的比例超过75%。

5. 限制

尽管GEA提供了一些初步结果，但当前的研究还存在局限性：

1. 样本量较小：只有几百个问题和用户参与。
2. 模型数量有限：仅评估了几个主要公司的模型。
3. 单一语言：仅限于西班牙语问题。
4. 问题类型未分类：未对不同类型的问题进行独立分析。

6. 结论

GEA的研究结果表明，能源消耗信息对用户选择LLMs有显著影响。在大多数情况下，用户更倾向于选择能源消耗更小的模型，即使这意味着回答质量可能略有下降。这表明在开发和部署LLMs时，需要考虑能源效率，以实现更可持续的发展。未来的工作将包括扩大样本量、评估更多类型的LLMs、测试不同语言以及对不同类型问题进行独立分析，以更全面地理解能源意识对用户决策的影响。

致谢

本文的研究得到了西班牙国家研究机构（AEI）的FUN4DATE（PID2022-136684OB-C22）和SMARTY（PCI2024-153434）项目的支持，以及Chips Act Joint Undertaking项目SMARTY（Grant no. 101140087）和Cotec基金会的支持。

参考文献

论文引用了多篇相关研究，涵盖了LLMs评估方法、能源消耗测量和优化、开放评估平台等方面的研究成果。

Q: 想要进一步了解论文

A: 以上只是了解一篇论文的几个基本FAQ。如果你还想与Kimi进一步讨论该论文，请点击 这里 为你跳转Kimi AI网页版，并启动一个与该论文相关的新会话。

Authors: Carlos Arriaga, Gonzalo Martínez, Eneko Sendin, Javier Conde, Pedro Reviriego

Categories: cs.AI, cs.CL

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2507.13302v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2507.13302v1

Published: 2025-07-17T17:11:14Z

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3. AbGen: Evaluating Large Language Models in Ablation Study Design and Evaluation for Scientific Research

We introduce AbGen, the first benchmark designed to evaluate the capabilities of LLMs in designing ablation studies for scientific research. AbGen consists of 1,500 expert-annotated examples derived from 807 NLP papers. In this benchmark, LLMs are tasked with generating detailed ablation study designs for a specified module or process based on the given research context. Our evaluation of leading LLMs, such as DeepSeek-R1-0528 and o4-mini, highlights a significant performance gap between these models and human experts in terms of the importance, faithfulness, and soundness of the ablation study designs. Moreover, we demonstrate that current automated evaluation methods are not reliable for our task, as they show a significant discrepancy when compared to human assessment. To better investigate this, we develop AbGen-Eval, a meta-evaluation benchmark designed to assess the reliability of commonly used automated evaluation systems in measuring LLM performance on our task. We investigate various LLM-as-Judge systems on AbGen-Eval, providing insights for future research on developing more effective and reliable LLM-based evaluation systems for complex scientific tasks.

中文摘要

我们介绍了AbGen，这是第一个旨在评估大型语言模型（LLMs）在科学研究中设计消融研究能力的基准。AbGen由1500个专家注释的实例组成，这些实例来源于807篇自然语言处理论文。在此基准中，LLMs的任务是根据给定的研究背景，为指定的模块或过程生成详细的消融研究设计。我们对领先的LLM，如DeepSeek-R1-0528和o4-mini的评估，突出显示了这些模型与人类专家在消融研究设计的重要性、真实性和合理性方面的显著性能差距。此外，我们证明了当前的自动评估方法对于我们的任务并不可靠，因为与人类评估相比，它们显示出显著的差异。为了更好地研究这一点，我们开发了AbGen-Eval，一个元评估基准，旨在评估常用自动评估系统在测量LLM在我们任务上的表现时的可靠性。我们在AbGen-Eval上调查了各种LLM作为评判系统的应用，为未来关于开发更有效和可靠的基于LLM的复杂科学任务评估系统的研究提供了见解。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决的问题是：如何评估大型语言模型（LLMs）在科学实验设计中的能力，特别是针对实验设计中的消融研究（ablation study）设计。具体来说，论文提出了以下几个核心问题：

1. 前沿LLMs在消融研究设计中的表现如何（RQ1）：研究当前领先的LLMs在设计科学实验的消融研究方面的能力，以及与人类专家相比存在多大的差距。
2. 如何将这项研究应用于现实场景以协助人类研究人员（RQ2）：探索LLMs如何在实际研究中与人类研究人员互动，帮助他们设计消融研究，并评估这种互动的潜力和适应性。
3. 如何为复杂科学任务开发更可靠的自动化评估系统（RQ3）：由于当前的自动化评估方法在评估LLMs生成的消融研究设计时存在显著的不可靠性，研究如何改进这些评估系统，使其更准确地衡量LLMs的性能。

Q: 有哪些相关研究？

A: 以下是一些与本文相关的研究：

LLMs在科学任务中的应用

• 文献综述：Agarwal等人（2024）开发了LitLLM工具包，用于科学文献综述，帮助研究人员高效地整理和分析大量文献。
• 科学论文写作：Altmäe等人（2023）探讨了人工智能在科学写作中的应用，分析了其对科学写作质量和效率的影响。
• 科学代码生成：Liu等人（2023）研究了LLMs在科学代码生成中的能力，展示了LLMs如何帮助科学家快速生成和优化代码。
• 科学假设生成：Wang等人（2024a）提出了M3SciQA，一个多模态多文档科学问答基准，用于评估基础模型在科学领域的表现。

LLMs在实验设计中的应用

• 实验设计辅助：Chen等人（2025a）提出了MLR-Bench，评估了AI代理在开放性机器学习研究中的表现，包括实验设计。
• 科学实验设计：Lou等人（2025）探讨了LLMs在科学实验设计中的潜力，提出了一个框架来评估LLMs在设计实验中的能力。

自动化评估系统的开发

• 事实性检查：Chen等人（2021）研究了事实性检查器的可靠性，提出了一个对抗性的元评估方法来评估总结中的事实性。
• 总结评估：Fabbri等人（2021）开发了SummEval，一个用于重新评估总结评估的工具，提供了对现有总结评估方法的深入分析。
• 科学问答评估：Lee等人（2023）提出了QASA，一个高级科学文章问答数据集，用于评估LLMs在科学问答任务中的表现。

这些研究为本文提供了背景和基础，展示了LLMs在科学领域的广泛应用和潜力，同时也指出了在实验设计和自动化评估方面存在的挑战和机会。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 为了评估大型语言模型（LLMs）在科学实验设计中的能力，特别是针对消融研究（ablation study）设计，论文提出了以下解决方案：

1. 构建ABGEN基准测试

• 任务定义：ABGEN任务要求LLMs根据给定的研究背景，为指定的模块或流程生成详细的消融研究设计。这些设计应包括研究目标的清晰陈述以及实验过程的详细描述。
• 数据收集与筛选：从arXiv的“Computation and Language”类别中收集2024年3月1日至8月30日首次发布的论文。通过专家标注者手动筛选，排除不符合要求的论文，最终选取807篇论文。
• 研究背景和参考消融研究的标注：专家标注者将每篇论文重新结构化为研究背景、方法论和主要实验设置及结果三个部分的研究背景，同时标注参考消融研究，包括研究目标、实验过程和结果讨论三个部分。
• 标注验证：对每个标注示例进行验证，确保其准确性和一致性。通过验证，修正了273个错误标注的示例，最终构建了包含1500个示例的ABGEN基准测试。

2. 设计评估系统

• 评估标准：从重要性（Importance）、忠实度（Faithfulness）和合理性（Soundness）三个维度评估LLMs生成的消融研究设计。
  • 重要性：生成的消融研究设计是否能为理解指定模块或流程在整体方法中的作用提供有价值的见解。
  • 忠实度：生成的消融研究设计是否与给定的研究背景完全一致，是否存在与主要实验设置相矛盾的内容。
  • 合理性：生成的消融研究设计是否逻辑自洽，描述是否清晰明确，人类研究人员是否能够根据生成的内容清楚地理解和复制消融研究。
• 人工评估协议：使用1到5的李克特量表对每个标准进行评分。评估者首先根据研究背景和LLMs生成的消融研究进行评分，然后在提供参考消融研究后调整评分。通过计算Cohen’s Kappa值评估了标注者之间的一致性，分别为0.735、0.782和0.710，表明标注者之间具有较高的一致性。
• 自动化评估：使用基于LLM的评估系统（如GPT-4.1-mini）进行自动化评估。评估系统根据研究背景和参考消融研究，对每个生成的响应在重要性、忠实度、合理性和整体质量四个标准上分别给出1到5的评分，并生成解释其判断的依据。

3. 系统评估与分析

• 实验设置：评估了18种前沿LLMs，包括专有模型（如o4-mini、GPT-4o、GPT-4.1等）和开源模型（如Llama-3.1-70B、Llama-4-Scout-17B等）。使用默认提示让模型根据给定的研究背景和指定模块生成消融研究设计。
• 结果与分析：结果显示，即使是表现最好的LLM（DeepSeek-R1-0528）也远不如人类专家。这表明ABGEN任务对当前的LLMs来说具有相当的挑战性。此外，还发现自动化评估系统与人工评估之间存在显著差异，提示当前的自动化评估系统可能并不可靠。
• 错误分析：对表现不佳的模型输出进行了详细的错误分析，识别出五种常见的错误类型，包括与研究背景不一致、实验过程描述模糊或难以复制、部分消融或实验不完整、消融模块不重要以及实验过程存在内在逻辑不一致等。

4. 用户研究

• LLM-研究者互动：通过让用户对LLMs生成的消融研究设计提供反馈，并让LLMs根据反馈进行修订，发现结合用户反馈可以显著提高LLMs的性能。
• 领域泛化：将研究框架应用于生物医学和计算机网络领域，发现LLMs在这些领域中的表现与在自然语言处理领域中的表现一致，表明该研究框架具有一定的领域适应性。

5. 开发ABGEN-EVAL元评估基准测试

• 基准测试构建：基于人工评估结果构建了ABGEN-EVAL元评估基准测试，包含18个LLM输出×100个人工评估=1800个示例。每个示例包括一个LLM生成的消融研究设计和三个分别评估该研究设计的重要性、忠实度和合理性的评分。
• 实验：开发了多种基于LLM的评估系统变体，研究不同因素（如基础LLM的选择、是否基于特定标准或总体评分进行评估）对评估效果的影响。结果表明，当前的自动化评估系统与人工评估之间的相关性较低，表明它们在评估生成的消融研究设计方面并不可靠。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下几类实验：

1. LLMs在消融研究设计任务上的性能评估实验

• 实验对象：18种前沿LLMs，包括专有模型（如o4-mini、GPT-4o、GPT-4.1等）和开源模型（如Llama-3.1-70B、Llama-4-Scout-17B等）。
• 实验方法：
  • 数据集：使用ABGEN基准测试中的1000个测试集示例进行标准评估，另外500个测试集示例（testmini）用于方法验证和人工分析评估。
  • 提示：使用默认提示让模型根据给定的研究背景和指定模块生成消融研究设计，要求模型首先生成研究目标的一句话描述，然后详细描述消融研究的实验设置。
  • 评估方式：采用人工评估和自动化评估两种方式。
    • 人工评估：由专家评估者根据重要性、忠实度和合理性三个标准对每个生成的消融研究设计进行评分，使用1到5的李克特量表。
    • 自动化评估：使用基于LLM的评估系统（如GPT-4.1-mini）对生成的消融研究设计进行评估，评估系统根据研究背景和参考消融研究，在重要性、忠实度、合理性和整体质量四个标准上分别给出1到5的评分，并生成解释其判断的依据。
• 实验结果：
  • 人工评估结果：即使是表现最好的LLM（DeepSeek-R1-0528），其平均得分也远低于人类专家，表明LLMs在消融研究设计任务上与人类专家存在显著差距。
  • 自动化评估结果：与人工评估相比，自动化评估系统给出的评分与人工评估存在显著差异，表明当前的自动化评估系统可能并不可靠。

2. 错误分析实验

• 实验方法：对表现不佳的模型输出（人工评估平均得分低于3的100个失败案例）进行详细的错误分析，识别出五种常见的错误类型，包括与研究背景不一致、实验过程描述模糊或难以复制、部分消融或实验不完整、消融模块不重要以及实验过程存在内在逻辑不一致等。
• 实验结果：通过错误分析，深入了解了LLMs在消融研究设计任务上的能力限制，为后续改进提供了方向。

3. 用户研究实验

• LLM-研究者互动实验：
  • 实验方法：从testmini集中随机抽取20个失败案例（人工评分低于3的案例），分别来自GPT-4o和Llama3.1-70B。两名专家标注者审查这些LLM生成的消融研究设计，识别错误，并在50字以内提供建设性的反馈。然后将研究背景、初始消融研究设计和研究者反馈重新输入到相同的LLMs中，指示它们重新生成消融研究设计。另一名专家评估者按照第3.2节中的人工评估协议对修订后的版本进行评估。
  • 实验结果：结果显示，结合研究者反馈可以显著提高LLMs在改进输出方面的表现。
• 领域泛化实验：
  • 实验方法：邀请生物医学和计算机网络领域的两名专家，分别提供五篇他们熟悉且首次发表于2024年5月1日之后的论文。按照ABGEN标注流程，他们从五篇相应论文中标注研究背景和参考消融研究，共得到27个示例，涵盖十篇论文。然后向他们提供LLM生成的消融研究设计，并要求他们严格按照人工评估指南对LLM输出进行评估。
  • 实验结果：结果显示，GPT-4o和Llama-3.1-70B的人工评估得分与在自然语言处理领域实验中观察到的结果一致，表明该研究框架在不同科学领域具有适应性。

4. 自动化评估系统的元评估实验

• 实验对象：多种基于LLM的评估系统变体，包括不同的基础LLM模型以及基于特定标准或总体评分进行评估的系统。
• 实验方法：使用ABGEN-EVAL基准测试对这些自动化评估系统进行元评估。ABGEN-EVAL包含1800个示例，每个示例包括一个LLM生成的消融研究设计和三个分别评估该研究设计的重要性、忠实度和合理性的评分。通过计算系统级和实例级的相关性（如皮尔逊相关系数和肯德尔相关系数），评估自动化评估系统与人工评估之间的一致性。
• 实验结果：结果显示，当前的自动化评估系统与人工评估之间的相关性较低，表明它们在评估生成的消融研究设计方面并不可靠。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文中提出了以下可以进一步探索的点：

1. 高级提示技术与LLM-Agent方法

• 高级提示技术：论文指出，研究中没有探索高级提示技术（如Yao等人在2023年提出的提示技术，以及Wang等人在2024a中提出的技术）。这些技术可能会对LLMs在消融研究设计任务中的表现产生积极影响。未来的研究可以尝试应用这些高级提示技术，以提高LLMs生成消融研究设计的质量。
• LLM-Agent方法：论文也提到没有探索基于LLM-Agent的方法（如D’Arcy等人在2024年提出的LLM-Agent方法，以及Majumder等人在2024年提出的方法）。这些方法可能会为LLMs在消融研究设计任务中提供更强大的能力。未来的研究可以探索如何将LLM-Agent方法应用于消融研究设计，以实现更高效和更准确的实验设计。

2. 自动化评估系统的改进

• 开发更可靠的自动化评估系统：论文中提到，当前的自动化评估系统在评估LLMs生成的消融研究设计时存在显著的不可靠性。未来的研究可以利用ABGEN-EVAL基准测试，开发更先进和更可靠的基于LLM的评估方法。这可能包括改进评估模型的架构、训练方法或评估指标，以提高自动化评估系统与人工评估之间的一致性。
• 多维度评估指标的开发：虽然论文中提出了重要性、忠实度和合理性三个评估维度，但未来的研究可以进一步探索和开发更多维度的评估指标，以更全面地评估LLMs生成的消融研究设计。例如，可以考虑加入创新性、可扩展性等指标，以更好地反映消融研究设计的质量和价值。

3. LLMs在消融研究设计中的执行能力

• LLMs执行消融研究：论文指出，研究主要关注LLMs在设计消融研究方面的能力，而没有探索LLMs如何执行设计的消融研究。在现实场景中，LLMs执行消融研究的能力同样重要。未来的研究可以探索如何让LLMs不仅能够设计消融研究，还能实际执行这些研究，例如通过与实验平台的集成或开发专门的执行模块。
• LLMs与实验平台的集成：为了实现LLMs执行消融研究，需要将LLMs与实验平台进行集成。这可能涉及到开发新的接口、协议或工具，以确保LLMs能够与实验平台无缝交互，并有效地执行消融研究。未来的研究可以专注于开发这种集成解决方案，以提高LLMs在科学实验中的实际应用价值。

4. 领域适应性与跨领域应用

• 其他科学领域的应用：虽然论文在生物医学和计算机网络领域进行了初步的用户研究，但可以进一步探索LLMs在其他科学领域的消融研究设计能力。例如，在物理学、化学、生物学等领域，消融研究的设计可能具有不同的特点和要求。未来的研究可以针对这些领域开发特定的基准测试和评估方法，以评估LLMs在不同领域的表现。
• 跨领域消融研究设计：除了在单一领域内应用LLMs进行消融研究设计，还可以探索跨领域的消融研究设计。例如，在多学科研究中，可能需要综合不同领域的知识和方法来设计消融研究。未来的研究可以研究如何让LLMs能够理解和处理跨领域的研究背景，并生成高质量的跨领域消融研究设计。

5. 人机协作与交互式设计

• 人机协作模式的优化：论文中提到的LLM-研究者互动实验表明，结合研究者反馈可以显著提高LLMs在消融研究设计中的表现。未来的研究可以进一步探索和优化人机协作模式，例如开发更智能的交互界面、提供更有效的反馈机制或设计更自然的对话流程，以提高人机协作的效率和质量。
• 交互式消融研究设计系统：基于人机协作的潜力，未来的研究可以开发交互式的消融研究设计系统。这些系统可以让研究者与LLMs进行实时交互，动态调整消融研究设计，并根据研究者的反馈进行优化。这种交互式系统可能会为科学研究提供更强大的工具，帮助研究者更有效地设计和改进消融研究。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文介绍了ABGEN，这是一个旨在评估大型语言模型（LLMs）在科学实验设计中能力的基准测试。ABGEN包含1500个专家标注的示例，这些示例来自807篇自然语言处理（NLP）领域的论文。该基准测试要求LLMs根据给定的研究背景，为指定的模块或流程生成详细的消融研究设计。研究的主要贡献包括：

1. ABGEN基准测试的提出：这是第一个评估LLMs在科学实验设计中能力的基准测试，涵盖了NLP领域的1500个示例。每个示例都经过专家标注和验证，确保了数据的高质量。
2. 系统评估与分析：对18种前沿LLMs进行了系统评估，分析了它们在消融研究设计任务上的表现。结果显示，即使是表现最好的LLM，也远不如人类专家，这表明该任务对当前的LLMs来说具有相当的挑战性。
3. 用户研究：通过用户研究，展示了LLMs在与人类研究人员互动时的潜力，以及该方法在其他科学领域的适应性。
4. 自动化评估系统的元评估：开发了ABGEN-EVAL，一个用于评估自动化评估系统可靠性的元评估基准测试。通过在ABGEN-EVAL上的实验，发现当前的自动化评估系统与人工评估之间存在显著差异，这表明需要进一步研究以开发更可靠和有效的自动化评估系统。

论文还提出了未来研究的方向，包括探索高级提示技术和LLM-Agent方法以提高LLMs在消融研究设计中的表现，以及改进自动化评估系统以使其更可靠和有效。此外，论文还强调了将LLMs应用于其他科学领域和开发交互式消融研究设计系统的潜力。

Q: 想要进一步了解论文

A: 以上只是了解一篇论文的几个基本FAQ。如果你还想与Kimi进一步讨论该论文，请点击 这里 为你跳转Kimi AI网页版，并启动一个与该论文相关的新会话。

Authors: Yilun Zhao, Weiyuan Chen, Zhijian Xu, Manasi Patwardhan, Yixin Liu, Chengye Wang, Lovekesh Vig, Arman Cohan

Categories: cs.CL, cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2507.13300v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2507.13300v1

Published: 2025-07-17T17:09:22Z

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4. Evaluating Reinforcement Learning Algorithms for Navigation in Simulated Robotic Quadrupeds: A Comparative Study Inspired by Guide Dog Behaviour

Robots are increasingly integrated across industries, particularly in healthcare. However, many valuable applications for quadrupedal robots remain overlooked. This research explores the effectiveness of three reinforcement learning algorithms in training a simulated quadruped robot for autonomous navigation and obstacle avoidance. The goal is to develop a robotic guide dog simulation capable of path following and obstacle avoidance, with long-term potential for real-world assistance to guide dogs and visually impaired individuals. It also seeks to expand research into medical ‘pets’, including robotic guide and alert dogs. A comparative analysis of thirteen related research papers shaped key evaluation criteria, including collision detection, pathfinding algorithms, sensor usage, robot type, and simulation platforms. The study focuses on sensor inputs, collision frequency, reward signals, and learning progression to determine which algorithm best supports robotic navigation in complex environments. Custom-made environments were used to ensure fair evaluation of all three algorithms under controlled conditions, allowing consistent data collection. Results show that Proximal Policy Optimization (PPO) outperformed Deep Q-Network (DQN) and Q-learning across all metrics, particularly in average and median steps to goal per episode. By analysing these results, this study contributes to robotic navigation, AI and medical robotics, offering insights into the feasibility of AI-driven quadruped mobility and its role in assistive robotics.

中文摘要

机器人在各个行业中越来越多地融入，特别是在医疗保健方面。然而，许多关于四足机器人的宝贵应用仍然被忽视。本研究探讨了三种强化学习算法在训练模拟四足机器人进行自主导航和避障方面的有效性。其目标是开发一种能够跟随路径和避开障碍的机器人导盲犬模拟，具有在现实世界中为导盲犬和视力受损个体提供长期帮助的潜力。它还寻求扩展对医疗“宠物”的研究，包括机器人导盲和警报犬。对十三篇相关研究论文的比较分析形成了关键评估标准，包括碰撞检测、路径寻找算法、传感器使用、机器人类型和仿真平台。本研究重点关注传感器输入、碰撞频率、奖励信号和学习进展，以确定哪种算法最能支持复杂环境中的机器人导航。定制的环境用于确保在受控条件下对三种算法进行公平评估，从而允许一致的数据收集。结果显示，近端策略优化（PPO）在所有指标上都优于深度Q网络（DQN）和Q学习，尤其是在每集的平均和中位数到达目标步数上。通过分析这些结果，本研究为机器人导航、人工智能和医疗机器人领域做出贡献，提供了关于人工智能驱动的四足移动的可行性及其在辅助机器人中作用的见解。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决的问题是评估不同的强化学习算法在训练模拟四足机器人进行自主导航和避障方面的有效性。具体而言，研究的目标是开发一个能够跟随路径并避开障碍物的机器人导盲犬模拟系统，并评估这些算法在复杂和动态环境中导航的能力，以确定是否有可能让现实世界中的四足机器人协助导盲犬和视障人士。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与四足机器人导航和强化学习相关的研究，这些研究为本研究提供了理论和实践基础。以下是一些关键的相关研究：

1. Erin, B., et al. (2010): 研究了在存在障碍物的情况下，通过计算机模拟程序教授机器人导航的方法，使用了潜在场方法、矢量场直方图加方法和局部导航方法。

   • 相关性: 提供了路径规划和避障的多种技术，尽管其重点是学生学习和用户友好性，但对本研究的网格化障碍物避免方法有启发。

2. Tan, J., et al. (2018): 研究了四足机器人的敏捷运动学习，使用了近端策略优化（PPO）算法。

   • 相关性: 该研究展示了PPO算法在四足机器人运动学习中的应用，为本研究提供了算法选择的参考。

3. Lee, H., et al. (2006): 研究了通过强化学习进行四足机器人障碍物协商的方法，使用了分层强化学习。

   • 相关性: 该研究展示了强化学习在四足机器人脚部放置中的应用，尽管没有明确的路径规划，但为本研究提供了强化学习在四足机器人中的应用案例。

4. Vásconez, J. P., et al. (2023): 比较了在模拟农业环境中机器人导航的路径规划方法，包括深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）和A*算法。

   • 相关性: 提供了经典路径规划方法的比较，尽管未直接涉及四足机器人，但为未来研究提供了可能的路径规划方法。

5. Meerza, S.I.A. and Uzzal, M.M. (2019): 研究了基于Q学习的粒子群优化（PSO）在四足机器人步态控制中的应用。

   • 相关性: 展示了Q学习在四足机器人步态控制中的应用，尽管与本研究的路径规划目标不同，但提供了强化学习在四足机器人中的应用案例。

6. Ji, Q., et al. (2022): 研究了使用深度强化学习合成四足机器人的最优步态。

   • 相关性: 提供了使用强化学习进行四足机器人步态优化的案例，为本研究的路径规划逻辑提供了参考。

7. Hoeller, D., et al. (2024): 研究了四足机器人的敏捷导航，使用了层次化导航框架和强化学习。

   • 相关性: 该研究展示了强化学习在四足机器人导航中的应用，特别是在复杂环境中的导航策略。

8. Kim, Y., et al. (2022): 研究了基于学习的四足机器人安全导航框架，包括前向动力学模型（FDM）和信息轨迹采样器（ITS）。

   • 相关性: 提供了强化学习在四足机器人导航中的应用，特别是在动态环境中的避障策略。

9. Miki, T., et al. (2022): 研究了四足机器人在野外的感知运动学习，使用了自适应课程学习。

   • 相关性: 该研究展示了强化学习在四足机器人运动中的应用，特别是在复杂环境中的适应性学习。

10. Zhang, Q., et al. (2024): 研究了基于动态3D点云的四足机器人自主分层路径规划。

    • 相关性: 提供了路径规划和避障的分层方法，尽管未直接涉及强化学习，但为未来研究提供了可能的路径规划方法。

这些研究为本研究提供了丰富的背景和方法论支持，特别是在强化学习算法的选择和应用方面。

Q: 论文如何解决这个问题？

A:

Authors: Emma M. A. Harrison

Categories: cs.RO, cs.AI, cs.LG

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2507.13277v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2507.13277v1

Published: 2025-07-17T16:38:14Z

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5. HATS: Hindi Analogy Test Set for Evaluating Reasoning in Large Language Models

Analogies test a model’s ability to infer implicit relationships between concepts, making them a key benchmark for evaluating reasoning capabilities. While large language models (LLMs) are widely evaluated for reasoning in English, their abilities in Indic languages remain understudied, limiting our understanding of whether these models generalize across languages. To address this gap, we introduce a new Hindi Analogy Test Set (HATS), comprising 405 multiple-choice questions sourced from Indian government exams. We benchmark state-of-the-art multilingual LLMs using various prompting strategies and introduce a grounded Chain of Thought approach that leverages cognitive theories of analogical reasoning. This approach improves model performance on Hindi analogy questions. Our experiments show that models perform best with English prompts, irrespective of the prompting strategy. Our test set addresses the lack of a critical resource to evaluate LLM reasoning capabilities in Hindi.

中文摘要

类比测试模型推断概念之间隐含关系的能力，使其成为评估推理能力的一个关键基准。虽然大型语言模型（LLMs）在英语推理方面得到了广泛评估，但它们在印度语言中的能力仍然未被充分研究，这限制了我们对这些模型在不同语言中是否具有普适性的理解。为了解决这一差距，我们推出了一套新的印地语类比测试集（HATS），包含来自印度政府考试的405道多项选择题。我们使用各种提示策略对最先进的多语言LLMs进行基准测试，并引入了一种基于思维链的 grounded Chain of Thought 方法，该方法利用了类比推理的认知理论。这种方法提高了模型在印地语类比问题上的表现。我们的实验表明，无论提示策略如何，模型在英文提示下的表现最佳。我们的测试集解决了在印地语中评估LLM推理能力的关键资源的缺乏。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决的问题是评估大型语言模型（LLMs）在印地语（Hindi）推理能力方面的能力。具体来说，它旨在填补当前研究中关于LLMs在印地语推理能力上的空白，因为目前大多数关于LLMs推理能力的研究都集中在英语上，而对于印地语等低资源语言的研究相对较少。通过引入一个新的印地语类比测试集（HATS），论文旨在更好地理解这些模型是否能够在不同语言之间泛化其推理能力，并为评估LLMs在印地语中的推理能力提供一个关键的基准资源。

Q: 有哪些相关研究？

A: 以下是一些与本文相关的研究：

类比推理任务

• Bhavya et al. (2022)：研究了通过提示大型语言模型生成类比的方法，为利用LLMs进行类比推理提供了基础思路。
• Ushio et al. (2021)：探讨了预训练语言模型识别类比关系的能力，为理解LLMs在类比推理任务上的潜力和局限性提供了参考。
• Wijesiriwardene et al. (2023)：提出了一个新的长文本类比基准，拓展了类比推理任务的范围和难度，为评估LLMs在更复杂类比任务上的表现提供了新视角。

低资源语言评估

• Robinson et al. (2023)：研究了LLMs在低资源语言上的表现，指出了在这些语言上评估LLMs的挑战，为本文关注印地语评估提供了背景支持。
• Khade et al. (2024)：探讨了适应多语言LLMs到低资源语言时的挑战，强调了数据稀缺和质量差以及需要改进评估方法的问题，与本文试图解决的资源和知识差距相呼应。
• Valmeekam et al. (2022)：提出了对LLMs在低资源语言上推理能力评估方法的改进需求，为本文提出新的评估方法和资源提供了理论基础。

印地语相关研究

• Abdou et al. (2018)：开发了通过翻译英语类比得到的印地语类比数据集，但这些数据集主要包含句法关系，缺乏印地语特有的语义关系样本，本文的HATS测试集旨在弥补这一不足。
• Grave et al. (2018)：同样通过翻译英语类比来构建印地语类比数据集，用于测试印地语词嵌入和在印地语语料库上训练的LLMs的质量，但存在与Abdou等人的工作类似的问题。
• Gaikwad and Haribhakta (2020)：研究了印地语词嵌入，为评估LLMs在印地语上的表现提供了基础，但主要关注词嵌入而非推理能力。
• Kakwani et al. (2020)：介绍了IndicNLP套件，包括印地语等印度语言的单语语料库、评估基准和预训练多语言语言模型，为印地语自然语言处理研究提供了重要资源，但未专门针对推理能力评估。

提示策略与模型性能提升

• Brown et al. (2020)：展示了通过逐步推理提示来增强LLMs性能的方法，为本文提出的链式思考（Chain of Thought）提示策略提供了理论依据。
• Wei et al. (2023)：进一步研究了链式思考提示在提升LLMs推理能力方面的有效性，推动了相关方法的发展，也为本文的实验设计提供了参考。
• Zhang et al. (2025)：探索了通过推理模式增强链式思考提示的方法，为本文提出的基于认知理论的链式思考提示策略提供了更深入的理论支持。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下方式解决评估大型语言模型（LLMs）在印地语推理能力方面的问题：

构建HATS测试集

• 来源与规模：从印度国家和州级行政服务考试及其备考材料中收集了405个类比问题，这些考试旨在评估候选人的能力与推理能力，因此其类比问题具有较高的质量与代表性。
• 标准化处理：将原始的多种格式的类比问题标准化为“A : B :: X : Y”的结构，并将Y替换为问号作为模型输入，同时保留了考试中原本提供的四个选项，为模型提供了一个明确且统一的任务格式。
• 语义类比侧重：与以往主要基于翻译英语类比且多为句法关系的印地语类比数据集不同，HATS测试集重点关注语义类比，能够更好地评估LLMs在印地语语义理解与推理方面的表现，从而更全面地衡量模型在印地语上的推理能力。

评估多语言LLMs

• 选择模型：选取了三款在多语言和通用语言理解基准测试中表现优异且易于学术研究获取的先进多语言LLMs，分别是Aya-expanse-8B、Llama-3.1-8B和Gemma-2-9B，以确保评估结果具有代表性和参考价值。
• 设计多样化任务：设计了五个不同的任务来全面评估LLMs在印地语类比推理上的能力，涵盖了不同的提示策略和语言设置，包括：
  • Task A：通过呈现截断的类比（A : B :: X : ）并选择最可能的选项作为答案，直接测量模型的概率输出，评估模型在低需求条件下的推理能力。
  • Task B：采用零样本提示（0-Shot Prompting），在系统提示中呈现任务指令和不完整的类比，考察模型在不同语言配置（印地语+印地语、英语+印地语、英语+英语）下的推理表现。
  • Task C：进一步探索了链式思考（Chain of Thought）提示策略，包括零样本链式思考（0-Shot Chain of Thought）、基于认知理论的零样本链式思考（Grounded 0-Shot Chain of Thought）以及基于认知理论的少量样本链式思考（Grounded Few Shot Chain of Thought），引导模型进行逐步推理，以提升其在印地语类比任务上的性能。
  • Task C（翻译版）：考虑到模型在纯英语设置下表现最佳，尝试了一种翻译链式思考提示策略，将印地语类比翻译成英语进行推理，再将结果映射回印地语，探索利用翻译来提升低资源语言任务表现的可能性。

提出改进方法

• 基于认知理论的链式思考提示：借鉴Minnameier (2010)的认知理论框架，提出了Grounded 0-Shot Chain of Thought提示策略。该策略通过在提示中呈现固定的解题步骤序列，引导模型进行类比推理，包括结构识别、概念映射和基于充分性的评估，使模型能够更系统地理解和解决类比问题，从而提高了模型在印地语类比任务上的性能。
• 翻译链式思考提示：鉴于模型在英语提示下的优异表现，提出了将印地语类比翻译成英语进行推理，再将结果映射回印地语的链式思考提示策略。这一策略通过利用模型在英语上的优势，尝试解决印地语资源有限导致的性能瓶颈，为提升LLMs在低资源语言任务上的表现提供了一种新的思路和方法。

实验与分析

• 实验设置：在不同的语言配置和提示策略下，对选定的多语言LLMs进行了广泛的实验。为了减少多项选择评估中的位置偏差，采用了循环轮换答案选项的方法，并通过多数投票确定最终答案，确保了评估结果的准确性和可靠性。
• 结果分析：详细分析了不同模型在各种任务和设置下的表现，发现模型在英语提示下表现最佳，且基于认知理论的链式思考提示策略能够显著提升模型性能。此外，还探讨了模型在类比推理过程中存在的问题，如在转移关系时的错误、对关键术语的误翻译以及偶尔出现的默认回答“不知道”或“以上都不是”等情况，为后续研究提供了有价值的见解和改进方向。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文设计了以下实验来评估大型语言模型（LLMs）在印地语类比推理任务上的表现：

Task A: Find the Most Likely Answer

• 实验目的：评估模型在低需求条件下的推理能力，即在给定的固定答案选项中选择最可能的答案。
• 实验方法：将类比问题截断为“A : B :: X :”，然后使用直接概率测量方法选择最可能的选项作为答案。为了避免元语言判断，选择了非指令变体的模型进行评估。
• 实验结果：LLaMA的准确率为46.17%，优于Aya（42.96%）和Gemma（43.20%）。但总体而言，模型在这种设置下的表现仍然不理想。

Task B: 0-Shot Prompting

• 实验目的：作为LLM评估的标准基线，考察模型在零样本提示下的推理能力。
• 实验方法：在系统提示中呈现任务指令和不完整的类比，考察模型在不同语言配置（印地语+印地语、英语+印地语、英语+英语）下的推理表现。
• 实验结果：在印地语+印地语设置下，Aya的准确率为62.71%，LLaMA为67.90%，Gemma为73.08%。在英语+印地语设置下，Aya的准确率为63.70%，LLaMA为64.69%，Gemma为76.05%。在英语+英语设置下，Aya的准确率为65.67%，LLaMA为71.85%，Gemma为78.77%。可以看出，模型在英语提示下的表现普遍优于印地语提示。

Task C: Chain of Thought Prompting

0-Shot Chain of Thought

• 实验目的：考察在提示模型进行逐步推理时对推理能力的提升效果。
• 实验方法：在提示中添加“Let’s think step by step”（让我们一步一步思考），引导模型进行逐步推理。
• 实验结果：在印地语+印地语设置下，Aya的准确率为62.71%，LLaMA为67.40%，Gemma为74.81%。在英语+印地语设置下，Aya的准确率为61.23%，LLaMA为64.93%，Gemma为75.80%。在英语+英语设置下，Aya的准确率为65.43%，LLaMA为66.91%，Gemma为78.52%。与Task B相比，模型的准确率有所提高，表明链式思考提示对推理能力有一定的促进作用。

Grounded 0-Shot Chain of Thought

• 实验目的：进一步探索基于认知理论的链式思考提示策略对模型推理能力的提升效果。
• 实验方法：在提示中加入基于认知理论的解题步骤序列，引导模型进行结构识别、概念映射和基于充分性的评估。
• 实验结果：在印地语+印地语设置下，Aya的准确率为60.74%，LLaMA为64.93%，Gemma为75.31%。在英语+印地语设置下，Aya的准确率为59.50%，LLaMA为65.67%，Gemma为75.31%。在英语+英语设置下，Aya的准确率为65.43%，LLaMA为74.56%，Gemma为79.75%。该策略进一步提高了模型的准确率，尤其是Gemma在英语+英语设置下达到了最高的79.75%。

Grounded Few Shot Chain of Thought

• 实验目的：评估在少量样本支持下，基于认知理论的链式思考提示策略对模型推理能力的影响。
• 实验方法：在提示中加入5个已解决的示例，这些示例使用了与Task C.2相同的基于认知理论的链式思考指令。
• 实验结果：在印地语+印地语设置下，Aya的准确率为56.04%，LLaMA为62.96%，Gemma为76.54%。在英语+印地语设置下，Aya的准确率为59.50%，LLaMA为65.67%，Gemma为75.31%。在英语+英语设置下，Aya的准确率为61.72%，LLaMA为74.07%，Gemma为77.28%。虽然准确率略低于Task C.2，但仍然表明少量样本对模型推理能力有一定的帮助。

Few Shot Chain of Thought (with Translation)

• 实验目的：探索通过翻译将印地语类比问题转换为英语问题，再进行推理的方法是否能够提升模型在印地语类比任务上的表现。
• 实验方法：将印地语类比问题及其选项翻译成英语，然后使用英语进行推理，最后将结果映射回印地语。在提示中加入5个已解决的示例，这些示例使用了与Task C.2相同的基于认知理论的链式思考指令。
• 实验结果：在英语+英语设置下，Aya的准确率为62.46%，LLaMA为72.83%，Gemma为77.04%。虽然这种方法在某些情况下能够提升模型的准确率，但总体上不如直接使用英语提示的方法有效。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管论文已经对印地语类比推理任务进行了全面的评估和分析，但仍有一些可以进一步探索的点：

模型性能提升

• 更大规模模型：由于资源和硬件限制，论文中使用的是较小规模的模型（8B到9B参数）。探索更大规模的模型（如20B、50B或更大）可能会进一步提升性能，尤其是在处理复杂的语义类比时。
• 模型微调：对特定的印地语类比任务进行微调可能会提高模型的适应性和性能。可以尝试在少量的印地语类比数据上进行微调，观察其对模型推理能力的影响。
• 多语言预训练：研究在多语言预训练阶段增加印地语语料的比重，是否能够提升模型对印地语类比任务的理解和推理能力。

提示策略优化

• 动态提示生成：目前的提示策略是静态的，可以探索动态生成提示的方法，根据具体问题的难度和类型自适应地调整提示内容和结构。
• 多模态提示：结合文本、图像等多模态信息来构建提示，可能会为模型提供更丰富的语义背景，从而提升其推理能力。例如，对于与地理相关的类比问题，可以加入地图或地理景观的图像。
• 提示策略组合：尝试将不同的提示策略（如零样本、少量样本、链式思考等）进行组合，找到最优的策略组合，以进一步提升模型在印地语类比任务上的表现。

数据集扩展与改进

• 数据集规模扩展：进一步扩大HATS测试集的规模，增加更多类型的语义类比问题，以更全面地评估模型的推理能力。
• 数据集多样性增强：增加测试集中类比问题的多样性，涵盖更广泛的领域和主题，如文学、科学、日常生活等，以更好地反映印地语的实际使用场景。
• 数据集质量提升：对现有的类比问题进行更严格的筛选和审核，确保数据集的质量和准确性，避免因数据质量问题影响模型的评估结果。

跨语言推理能力

• 跨语言推理机制：深入研究模型在跨语言类比推理中的内部机制，了解其如何将一种语言中的知识迁移到另一种语言中，以及在迁移过程中遇到的困难和挑战。
• 跨语言推理模型：开发专门的跨语言推理模型，能够更好地处理不同语言之间的语义差异和文化背景差异，提高模型在跨语言类比任务上的性能。
• 跨语言推理评估：构建更全面的跨语言类比推理评估框架，不仅包括印地语和英语，还涵盖其他多种语言，以更准确地评估模型的跨语言推理能力。

应用场景拓展

• 教育领域应用：探索将印地语类比推理模型应用于教育领域，如开发智能辅导系统，帮助学生提高印地语推理能力和解题技巧。
• 自然语言处理任务：研究如何将印地语类比推理能力应用于其他自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成等，以提升这些任务的质量和效果。
• 文化与语言研究：利用印地语类比推理模型来研究印地语的文化和语言特性，揭示语言与文化之间的内在联系，为语言学和文化学研究提供新的视角和方法。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文介绍了一个新的印地语类比测试集（HATS），旨在评估大型语言模型（LLMs）在印地语推理能力方面的能力。研究的主要内容包括：

HATS测试集的构建

• 来源与规模：从印度国家和州级行政服务考试及其备考材料中收集了405个类比问题，这些考试旨在评估候选人的能力与推理能力。
• 标准化处理：将原始的多种格式的类比问题标准化为“A : B :: X : Y”的结构，并将Y替换为问号作为模型输入，同时保留了考试中原本提供的四个选项。
• 语义类比侧重：与以往主要基于翻译英语类比且多为句法关系的印地语类比数据集不同，HATS测试集重点关注语义类比。

多语言LLMs的评估

• 选择模型：选取了三款在多语言和通用语言理解基准测试中表现优异且易于学术研究获取的先进多语言LLMs，分别是Aya-expanse-8B、Llama-3.1-8B和Gemma-2-9B。
• 设计多样化任务：设计了五个不同的任务来全面评估LLMs在印地语类比推理上的能力，涵盖了不同的提示策略和语言设置，包括：
  • Task A：通过呈现截断的类比（A : B :: X : ）并选择最可能的选项作为答案，直接测量模型的概率输出。
  • Task B：采用零样本提示（0-Shot Prompting），在系统提示中呈现任务指令和不完整的类比，考察模型在不同语言配置下的推理表现。
  • Task C：进一步探索了链式思考（Chain of Thought）提示策略，包括零样本链式思考、基于认知理论的零样本链式思考以及基于认知理论的少量样本链式思考。
  • Task C（翻译版）：将印地语类比翻译成英语进行推理，再将结果映射回印地语，探索利用翻译来提升低资源语言任务表现的可能性。

改进方法的提出

• 基于认知理论的链式思考提示：借鉴Minnameier (2010)的认知理论框架，提出了Grounded 0-Shot Chain of Thought提示策略。该策略通过在提示中呈现固定的解题步骤序列，引导模型进行类比推理，包括结构识别、概念映射和基于充分性的评估。
• 翻译链式思考提示：鉴于模型在英语提示下的优异表现，提出了将印地语类比翻译成英语进行推理，再将结果映射回印地语的链式思考提示策略。

实验与分析

• 实验设置：在不同的语言配置和提示策略下，对选定的多语言LLMs进行了广泛的实验。为了减少多项选择评估中的位置偏差，采用了循环轮换答案选项的方法，并通过多数投票确定最终答案。
• 结果分析：详细分析了不同模型在各种任务和设置下的表现，发现模型在英语提示下表现最佳，且基于认知理论的链式思考提示策略能够显著提升模型性能。此外，还探讨了模型在类比推理过程中存在的问题，如在转移关系时的错误、对关键术语的误翻译以及偶尔出现的默认回答“不知道”或“以上都不是”等情况。

结论

• 测试集贡献：HATS测试集为评估LLMs在印地语推理能力方面提供了一个重要的基准资源，填补了当前研究中的空白。
• 模型性能：尽管模型在英语提示下表现最佳，但通过适当的提示策略和方法，可以在一定程度上提升模型在印地语类比任务上的表现。
• 未来工作：提出了进一步探索的点，包括更大规模模型的使用、提示策略的优化、数据集的扩展与改进以及跨语言推理能力的研究等。

Q: 想要进一步了解论文

A: 以上只是了解一篇论文的几个基本FAQ。如果你还想与Kimi进一步讨论该论文，请点击 这里 为你跳转Kimi AI网页版，并启动一个与该论文相关的新会话。

Authors: Ashray Gupta, Rohan Joseph, Sunny Rai

Categories: cs.CL, cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2507.13238v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2507.13238v1

Published: 2025-07-17T15:47:49Z

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6. SWE-MERA: A Dynamic Benchmark for Agenticly Evaluating Large Language Models on Software Engineering Tasks

The rapid advancement of Large Language Models (LLMs) in software engineering has revealed critical limitations in existing benchmarks, particularly the widely used SWE-bench dataset. Recent studies have uncovered severe data contamination issues, e.g. SWE-bench reports 32.67% of successful patches involve direct solution leakage and 31.08% pass due to inadequate test cases. We introduce SWE-MERA, a dynamic, continuously updated benchmark designed to address these fundamental challenges through an automated collection of real-world GitHub issues and rigorous quality validation. Our approach implements a reliable pipeline that ensures quality while minimizing contamination risks, resulting in approximately 10,000 potential tasks with 300 samples currently available. Evaluation using the Aider coding agent demonstrates strong discriminative power in state-of-the-art models. We report performance across a dozen recent LLMs evaluated on tasks collected between September 2024 and June 2025.

中文摘要

大型语言模型（LLMs）在软件工程中的快速进展揭示了现有基准的关键局限性，特别是广泛使用的SWE-bench数据集。近期研究发现严重的数据污染问题，例如，SWE-bench报告称成功修复中有32.67%涉及直接解决方案泄露，31.08%的成功则由于测试用例不足。我们推出了SWE-MERA，这是一个动态的、持续更新的基准，旨在通过自动收集真实的GitHub问题和严格的质量验证来解决这些根本性挑战。我们的方法实施了一个可靠的流程，确保质量的同时最小化污染风险，产生大约10,000个潜在任务，目前有300个样本可用。使用Aider编码代理进行评估，展示了在最先进模型中强大的区分能力。我们报告了在2024年9月至2025年6月之间收集的任务上评估的十几个最近LLM的性能。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决现有软件工程任务基准测试（尤其是广泛使用的SWEbench数据集）中的关键局限性，主要问题包括：

数据泄露和过拟合问题

• 数据泄露：现有基准测试数据集是静态的，任务只收集一次且从未更新。随着模型在相同固定数据集上反复测试，可能会无意中记住解决方案或过度拟合过时的示例。
• 基准饱和：随着时间推移，基准测试的有效性降低，因为最先进的模型在这些固定数据集上取得了接近完美的分数，使得难以区分有意义的进步。

数据质量问题

• 任务描述不清晰：现有基准测试中存在任务描述不清晰、测试覆盖不足等问题，影响了模型评估的可靠性。
• 解决方案泄露：部分现有基准测试数据集中的解决方案可能因为问题或拉取请求描述中的信息泄露而被“作弊”，导致模型评估结果不准确。

动态更新和真实世界相关性缺失

• 缺乏动态更新：现有基准测试缺乏动态更新机制，无法及时反映软件开发中的最新挑战，导致模型评估与实际软件工程实践脱节。
• 真实世界相关性不足：现有基准测试未能充分捕捉到软件工程任务的复杂性和多样性，无法全面评估模型在真实世界软件开发中的表现。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到的相关研究包括以下几个方面：

1. SWE-bench

• 描述：SWE-bench 是一个从流行的开源 Python 仓库中挖掘软件工程任务的半自动流水线，生成了一个包含 2,294 个问题及其对应拉取请求的基准测试。
• 局限性：该基准测试存在质量问题，包括任务描述不清晰和测试覆盖不足，影响了模型评估的可靠性。

2. SWE-bench Verified

• 描述：SWE-bench Verified 是 SWE-bench 的一个经过人工验证的子集，包含 500 个任务，通过人工筛选提高了数据质量。
• 局限性：这种方法的可扩展性有限，因为人工验证需要大量的人力和时间。

3. SWE-Bench+

• 描述：SWE-Bench+ 是对 SWE-bench 的改进，通过过滤掉知识截止日期之前的问题和删除泄露解决方案的实例，解决了数据污染问题，生成了一个更健壮的基准测试。
• 局限性：尽管解决了部分数据污染问题，但仍然是一个静态基准测试，缺乏动态更新机制。

4. MultiSWE-bench

• 描述：MultiSWE-bench 扩展了 SWE-bench 的覆盖范围，涵盖了多种编程语言，增加了基准测试的多样性和泛化能力。
• 局限性：虽然增加了语言多样性，但仍然是静态的，缺乏动态更新机制。

5. SWE-Gym

• 描述：SWE-Gym 专注于自动生成任务，通过自动化方法生成更多样化的基准测试任务。
• 局限性：自动生成的任务可能存在质量参差不齐的问题，需要进一步验证和筛选。

6. SWE-smith

• 描述：SWE-smith 专注于创建可扩展的合成数据，以进一步增加基准测试的规模和多样性。
• 局限性：合成数据可能缺乏真实世界任务的复杂性和多样性，需要与真实数据结合使用。

7. LiveCodeBench

• 描述：LiveCodeBench 是一个动态、频繁更新的评估框架，旨在解决数据污染问题。
• 局限性：主要针对算法问题，未能涵盖软件工程任务的复杂性，不适合用于现实世界的软件工程评估。

这些研究为 SWE-MERA 的开发提供了背景和基础，SWE-MERA 通过引入动态更新机制和严格的自动化质量验证，解决了现有基准测试的局限性，提供了一个更可靠、更公平的评估平台。

Q: 论文如何解决这个问题？

A:

Authors: Pavel Adamenko, Mikhail Ivanov, Aidar Valeev, Rodion Levichev, Pavel Zadorozhny, Ivan Lopatin, Dmitry Babayev, Alena Fenogenova, Valentin Malykh

Categories: cs.SE, cs.AI, cs.CL

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2507.11059v2.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2507.11059v2

Published: 2025-07-15T07:52:33Z

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7. Unified Triplet-Level Hallucination Evaluation for Large Vision-Language Models

Despite the outstanding performance in vision-language reasoning, Large Vision-Language Models (LVLMs) might generate hallucinated contents that do not exist in the given image. Most existing LVLM hallucination benchmarks are constrained to evaluate the object-related hallucinations. However, the potential hallucination on the relations between two objects, i.e., relation hallucination, still lacks investigation. To remedy that, we design a unified framework to measure the object and relation hallucination in LVLMs simultaneously. The core idea of our framework is to evaluate hallucinations via (object, relation, object) triplets extracted from LVLMs’ responses, making it easily generalizable to different vision-language tasks. Based on our framework, we further introduce Tri-HE, a novel Triplet-level Hallucination Evaluation benchmark which can be used to study both object and relation hallucination at the same time. With comprehensive evaluations on Tri-HE, we observe that the relation hallucination issue is even more serious than object hallucination among existing LVLMs, highlighting a previously neglected problem towards reliable LVLMs. Moreover, based on our findings, we design a simple training-free approach that effectively mitigates hallucinations for LVLMs. Our dataset and code for the reproduction of our experiments are available publicly at https://github.com/wujunjie1998/Tri-HE.

中文摘要

尽管在视觉-语言推理方面表现出色，大型视觉-语言模型（LVLMs）可能会生成在给定图像中不存在的虚幻内容。现有的大多数LVLM虚幻基准测试仅限于评估与对象相关的虚幻。然而，两个对象之间关系的潜在虚幻，即关系虚幻，仍然缺乏研究。为了解决这个问题，我们设计了一个统一的框架，以同时测量LVLM中的对象和关系虚幻。我们框架的核心思想是通过从LVLM的回答中提取的（对象、关系、对象）三元组来评估虚幻，使其可以轻松泛化到不同的视觉-语言任务。基于我们的框架，我们进一步推出了Tri-HE，这是一个新的三元组级虚幻评估基准，可以同时用于研究对象和关系虚幻。通过对Tri-HE的全面评估，我们观察到在现有的LVLM中，关系虚幻问题比对象虚幻问题更为严重，突显出一个之前被忽视的问题，这与可靠的LVLM有关。此外，基于我们的发现，我们设计了一种简单的无训练方法，有效缓解了LVLM的虚幻。我们的数据集和实验复现代码已公开发布在https://github.com/wujunjie1998/Tri-HE。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决大型视觉语言模型（Large Vision-Language Models, LVLMs）在视觉语言推理任务中可能产生幻觉内容的问题。具体来说，论文关注以下几个问题：

1. 对象和关系的幻觉评估：尽管现有的LVLMs在视觉语言推理方面表现出色，但它们可能会生成不存在于给定图像中的幻觉内容。大多数现有的LVLMs幻觉评估基准主要关注对象相关的幻觉，而对两个对象之间关系可能产生的幻觉缺乏研究。

2. 幻觉类别和区分：现有的评估工作主要集中在对象幻觉上，忽略了即使两个对象被成功识别，LVLMs在进行常识推理时也可能混淆它们之间的关系。此外，现有的评估方法依赖于自我区分（例如，是/否问题）来证明LVLMs对图像中对象和关系的认知，这种方法可能受限于任务转换和模型预训练数据的差异，导致评估结果可能存在偏差。

为了解决这些问题，论文提出了一个统一的框架来同时测量对象和关系幻觉，并基于该框架构建了一个新颖的三元组级别幻觉评估基准（Tri-HE），用于同时评估对象和关系幻觉。此外，论文还提出了一种简单但有效的无需训练的幻觉缓解方法，通过整合对象和对象间关系来提高LVLMs的可靠性。

Q: 有哪些相关研究？

A: 根据论文内容，以下是一些与LVLMs（大型视觉语言模型）幻觉问题相关的研究工作：

1. LVLMs的可靠性分析：

   • [5] Yifan Li, Yifan Du, Kun Zhou, Jinpeng Wang, Xin Zhao, and Ji-Rong Wen. Evaluating object hallucination in large vision-language models. In EMNLP, 2023.
   • [6] Junyang Wang, Yuhang Wang, Guohai Xu, Jing Zhang, Yukai Gu, Haitao Jia, Ming Yan, Ji Zhang, and Jitao Sang. An llm-free multi-dimensional benchmark for mllms hallucination evaluation. ArXiv preprint, abs/2311.07397, 2023.
   • [7] Junyang Wang, Yiyang Zhou, Guohai Xu, Pengcheng Shi, Chenlin Zhao, Haiyang Xu, Qinghao Ye, Ming Yan, Ji Zhang, Jihua Zhu, et al. Evaluation and analysis of hallucination in large vision-language models. ArXiv preprint, abs/2308.15126, 2023.
   • [8] Tianrui Guan, Fuxiao Liu, Xiyang Wu, Ruiqi Xian, Zongxia Li, Xiaoyu Liu, Xijun Wang, Lichang Chen, Furong Huang, Yaser Yacoob, et al. Hallusionbench: an advanced diagnostic suite for entangled language hallucination and visual illusion in large vision-language models. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pages 14375–14385, 2024.
   • [9] Xiang Chen, Chenxi Wang, Yida Xue, Ningyu Zhang, Xiaoyan Yang, Qiang Li, Yue Shen, Jinjie Gu, and Huajun Chen. Unified hallucination detection for multimodal large language models. ArXiv preprint, abs/2402.03190, 2024.

2. LVLMs的幻觉评估：

   • [10] Xuweiyi Chen, Ziqiao Ma, Xuejun Zhang, Sihan Xu, Shengyi Qian, Jianing Yang, David F Fouhey, and Joyce Chai. Multi-object hallucination in vision-language models. arXiv preprint arXiv:2407.06192, 2024.
   • [11] Mingrui Wu, Jiayi Ji, Oucheng Huang, Jiale Li, Yuhang Wu, Xiaoshuai Sun, and Rongrong Ji. Evaluating and analyzing relationship hallucinations in lvlms. arXiv preprint arXiv:2406.16449, 2024.

3. LVLMs的幻觉缓解：

   • [18] Zhaorun Chen, Zhuokai Zhao, Hongyin Luo, Huaxiu Yao, Bo Li, and Jiawei Zhou. Halc: Object hallucination reduction via adaptive focal-contrast decoding. ArXiv preprint, abs/2403.00425, 2024.
   • [19] Zongbo Han, Zechen Bai, Haiyang Mei, Qianli Xu, Changqing Zhang, and Mike Zheng Shou. Skip \n: A simple method to reduce hallucination in large vision-language models. ArXiv preprint, abs/2402.01345, 2024.
   • [20] Qidong Huang, Xiaoyi Dong, Pan zhang, Bin Wang, Conghui He, Jiaqi Wang, Dahua Lin, Weiming Zhang, and Nenghai Yu. Opera: Alleviating hallucination in multi-modal large language models via over-trust penalty and retrospection-allocation. ArXiv preprint, abs/2311.17911, 2023.

这些研究工作涵盖了LVLMs的幻觉问题，包括评估、分析和缓解策略。论文通过提出一个新的评估框架和基准，以及一个无需训练的幻觉缓解方法，旨在提高LVLMs的可靠性和减少幻觉内容的生成。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下几个步骤解决大型视觉语言模型（LVLMs）产生幻觉的问题：

1. 提出统一框架

论文首先提出了一个统一的框架来同时测量对象和关系幻觉。这个框架通过从LVLMs的回答中提取知识图谱（表示为对象-关系-对象的三元组），然后使用外部评估者（如GPT-4）将这些三元组与输入图像的场景图进行比较，以进行幻觉评估。

2. 定义幻觉评估指标

论文定义了对象幻觉和关系幻觉，并提出了两种评估指标：问题级别幻觉率（HalluQ）和图像级别幻觉率（HalluI）。这些指标可以为任何视觉语言任务提供更准确和细粒度的评估结果。

3. 构建评估基准Tri-HE

基于提出的框架，论文构建了一个新颖的三元组级别幻觉评估基准Tri-HE，用于同时评估对象和关系幻觉。Tri-HE包含由GPT-4V生成的问题、答案和推理三元组，以及手动验证的正确性。

4. 评估和分析

使用Tri-HE基准，论文对多个LVLMs进行了综合评估，并观察到关系幻觉问题比对象幻觉更为严重，突出了一个以前被忽视的问题，即如何提高LVLMs的可靠性。

5. 提出幻觉缓解方法

基于评估结果，论文设计了一种简单但有效的无需训练的幻觉缓解方法。该方法通过自我对齐和利用LVLMs的文本指令遵循能力来减轻幻觉。具体来说，该方法通过以下两种策略来减少幻觉：

• 通用描述（General Description）：提示LVLMs在意识到给定问题的情况下描述图像。
• 三元组描述（Triplet Description）：提示LVLMs在描述图像时更多地关注识别对象和对象间关系。

6. 实验验证

论文通过实验验证了所提出方法的有效性。在Tri-HE基准上，使用提出的方法训练的LLaVA-1.5模型超过了所有开源的对应模型，并且与强大的GPT-4V性能相当。

通过这些步骤，论文不仅提出了一个评估LVLMs幻觉的新框架和基准，还提供了一个有效的幻觉缓解方法，有助于提高LVLMs的可靠性和减少幻觉内容的生成。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 根据论文内容，作者进行了以下实验：

1. 评估LVLMs（Large Vision-Language Models）

• 选择模型：选择了六种开源的LVLMs进行评估，包括LLaVA系列、MiniGPT-4、InstructBLIP、Shikra和InternLM-XComposer2等。
• 设置：为了公平比较，所有评估的LVLMs均使用7B变体，并采用官方的提示模板和推理配置进行实验。
• 实验环境：所有实验在两个Nvidia A100 GPU上进行。

2. 主要结果

• LVLM比较：在Tri-HE基准上比较了不同LVLMs的幻觉率。
• 关系幻觉更严重：发现所有评估的LVLMs至少有38%的幻觉率，并且大多数LVLMs生成的关系幻觉比对象幻觉更多。
• 评估流程：观察了GPT-4评估器相对于NLI评估器能提供更清晰、更合理的模型间区分。

3. 性能比较

• GPT-4V性能：探索了最先进的商业LVLMs之一GPT-4V的性能，并与开源LVLMs进行了比较。

4. 分析

• 自动幻觉评估与人类评估的相关性：研究了三元组级别评估与人类评估之间的相关性，以验证三元组级别评估的有效性。
• 对象信息与关系幻觉：分析了不同LVLMs在熟悉和不熟悉的对象对上的关系幻觉率，以了解幻觉问题的分布。

5. 幻觉缓解

• 缓解方法：提出了一种无需训练的幻觉缓解方法，并通过实验验证了其有效性。
• 缓解效果：在MiniGPT-4上测试了缓解方法，并与不同的提示策略进行了比较。
• 额外实验：在LLaVA-1.5上进行了额外的实验，以进一步证明缓解方法的有效性。
• 与现有基线比较：将提出的方法与现有的幻觉缓解方法LogicCheckGPT进行了比较。

6. 附加分析

• 响应长度对幻觉率的影响：研究了模型响应长度对幻觉率的影响。
• 阈值选择：对NLI评估器中使用的相似性分数阈值进行了选择和调整。
• 对象对提取和排名：描述了如何从LVLM响应中提取和排名对象对。

这些实验全面评估了LVLMs的幻觉问题，并验证了提出的评估框架和幻觉缓解方法的有效性。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 根据论文内容和研究结果，以下是一些可以进一步探索的点：

1. 扩展评估框架

• 评估框架的普适性：探索将提出的三元组级别评估框架扩展到其他类型的多模态模型，例如扩散模型（diffusion models）。

2. 提高幻觉缓解方法

• 使用更强的视觉编码器：利用更先进的视觉编码器来提取更准确的视觉信息，以支持大型语言模型（LLM）的推理。
• 集成视觉工具：结合对象检测器等视觉工具，以更好地提取视觉信息并减少幻觉。

3. 增加数据集规模和多样性

• 扩大Tri-HE数据集：增加Tri-HE数据集的规模和多样性，以获得更全面的评估结果。
• 多语言支持：探索评估框架和缓解方法在多语言环境下的应用和效果。

4. 深入分析幻觉原因

• 幻觉原因的详细分析：深入分析LVLMs产生幻觉的具体原因，包括模型结构、训练数据和推理策略等。

5. 提高评估的自动化和准确性

• 自动化评估流程：进一步优化自动化评估流程，减少人工参与，提高评估效率和准确性。
• 结合人类评估：探索如何更好地结合自动化评估和人类评估，以获得更可靠的评估结果。

6. 探索不同的幻觉缓解策略

• 新的缓解策略：研究和开发新的幻觉缓解策略，例如通过调整模型的损失函数或引入额外的约束条件。
• 多模态融合方法：探索不同的多模态融合方法，以改善模型对视觉和语言信息的整合。

7. 应用到实际场景

• 实际应用场景的测试：将评估框架和缓解方法应用到实际的视觉语言任务中，如自动驾驶、图像检索等，以验证其实用性和有效性。

8. 开放资源和工具

• 开源代码和数据集：提供更多的开源资源，包括代码、数据集和预训练模型，以促进社区的进一步研究和开发。

通过这些进一步探索的点，可以更全面地理解和改进LVLMs的幻觉问题，提高其在实际应用中的可靠性和有效性。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 这篇论文的主要内容包括以下几个方面：

1. 问题陈述

论文指出了大型视觉语言模型（LVLMs）在视觉语言推理任务中可能产生幻觉内容的问题，即生成不存在于给定图像中的内容。同时，论文强调了现有评估工作主要集中在对象相关幻觉上，而忽略了两个对象之间关系可能产生的幻觉。

2. 统一评估框架

论文提出了一个统一框架来同时测量对象和关系幻觉。核心思想是从LVLMs的回答中提取（对象，关系，对象）三元组，并使用外部评估者（如GPT-4）将这些三元组与输入图像的场景图进行比较，以进行幻觉评估。

3. Tri-HE评估基准

基于提出的框架，论文构建了一个新颖的三元组级别幻觉评估基准Tri-HE，用于同时评估对象和关系幻觉。Tri-HE包含由GPT-4V生成的问题、答案和推理三元组，以及手动验证的正确性。

4. 实验评估

使用Tri-HE基准，论文对多个LVLMs进行了综合评估，发现关系幻觉问题比对象幻觉更为严重，突出了一个以前被忽视的问题，即如何提高LVLMs的可靠性。

5. 幻觉缓解方法

基于评估结果，论文设计了一种简单但有效的无需训练的幻觉缓解方法。该方法通过自我对齐和利用LVLMs的文本指令遵循能力来减轻幻觉，通过实验验证了其有效性。

6. 主要贡献

• 提出了一个统一框架来同时测量对象和关系幻觉。
• 构建了Tri-HE，一个新颖的三元组级别的细粒度幻觉评估基准。
• 提出了一种无需训练的幻觉缓解方法，该方法在Tri-HE上超过了所有开源的对应模型，并且与强大的GPT-4V性能相当。

7. 未来工作

论文提出了未来可能的研究方向，包括将评估框架扩展到其他类型的多模态模型，提高幻觉缓解方法的效果，以及将评估和缓解方法应用到实际的视觉语言任务中。

总的来说，这篇论文针对LVLMs的幻觉问题，提出了评估框架、基准和缓解方法，并通过实验验证了其有效性，为提高LVLMs的可靠性和减少幻觉内容的生成提供了新的思路和工具。

Q: 想要进一步了解论文

A: 以上只是了解一篇论文的几个基本FAQ。如果你还想与Kimi进一步讨论该论文，请点击 这里 为你跳转Kimi AI网页版，并启动一个与该论文相关的新会话。

Authors: Junjie Wu, Tsz Ting Chung, Kai Chen, Dit-Yan Yeung

Categories: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.LG

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2410.23114v4.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2410.23114v4

Published: 2024-10-30T15:25:06Z

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8. Ready Jurist One: Benchmarking Language Agents for Legal Intelligence in Dynamic Environments

The gap between static benchmarks and the dynamic nature of real-world legal practice poses a key barrier to advancing legal intelligence. To this end, we introduce J1-ENVS, the first interactive and dynamic legal environment tailored for LLM-based agents. Guided by legal experts, it comprises six representative scenarios from Chinese legal practices across three levels of environmental complexity. We further introduce J1-EVAL, a fine-grained evaluation framework, designed to assess both task performance and procedural compliance across varying levels of legal proficiency. Extensive experiments on 17 LLM agents reveal that, while many models demonstrate solid legal knowledge, they struggle with procedural execution in dynamic settings. Even the SOTA model, GPT-4o, falls short of 60% overall performance. These findings highlight persistent challenges in achieving dynamic legal intelligence and offer valuable insights to guide future research.

中文摘要

静态基准与现实法律实践的动态性之间的差距是推进法律智能的关键障碍。为此，我们推出了J1-ENVS，这是首个为基于大语言模型的代理量身定制的互动动态法律环境。该环境在法律专家的指导下，由来自中国法律实践的六个代表性场景组成，涵盖三种环境复杂性级别。我们进一步推出J1-EVAL，这是一个精细化评估框架，旨在评估在不同法律熟练程度下的任务执行和程序合规性。对17个大语言模型代理的广泛实验表明，尽管许多模型表现出扎实的法律知识，但在动态环境中执行程序方面存在困难。即使是最先进的模型GPT-4o，其整体性能也未达到60%。这些发现凸显了实现动态法律智能的持续挑战，并为未来研究提供了宝贵的见解。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决现有法律智能（legal intelligence）评估方法与现实世界法律实践动态性之间的差距问题。具体来说，它旨在通过构建一个动态、互动的法律环境和评估框架，来更真实地模拟法律实践中涉及的复杂交互和程序性要求，从而更准确地评估基于大型语言模型（LLM）的法律智能代理（agents）的能力。

背景

• 现有的法律基准测试（benchmarks）大多采用静态、非互动的范式，例如基于多项选择题或传统法律任务重构的直接预测。这些方法难以捕捉现实世界法律实践的动态性和专业性。
• 现实中的法律服务涉及多轮互动，且法律实践强调程序合法性。因此，需要一种能够模拟真实法律场景中多角色互动和程序性要求的评估系统。

研究目标

• 构建一个能够模拟真实法律场景的动态、互动的法律环境（J1-ENVS），涵盖从法律知识问答到法庭审判等不同复杂程度的场景。
• 设计一个细致的评估框架（J1-EVAL），用于评估法律智能代理在不同法律场景中的任务执行能力和程序合规性。
• 通过实验评估多种LLM驱动的法律智能代理，揭示它们在动态法律环境中的表现，识别当前法律智能代理在处理复杂法律任务时的挑战，并为未来研究提供指导。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了以下相关研究：

法律智能（Legal Intelligence）

• 法律信息提取：早期的研究依赖于特定任务的模型和定制的数据集来处理特定的法律任务，例如法律信息提取 [6, 7]。
• 法律智能的多任务能力：随着大型语言模型（LLMs）的出现，这些模型展示了在法律领域的显著能力，例如通过训练法律知识和指令来增强多任务能力 [4, 25]。
• 法律智能的交互式模拟：一些研究尝试利用LLMs的强泛化能力来模拟法律场景，例如通过模拟法庭审判 [34] 或者构建法律智能系统以处理复杂的法律任务 [33]。

法律基准（Legal Benchmark）

• 静态法律基准：现有的法律评估基准主要采用静态、单轮的范式，例如通过多项选择题来评估LLMs的法律知识 [4]，或者将现有的法律任务整合成LLM适应的格式 [3, 2]。
• 法律认知能力的分类：一些基准尝试通过新的法律认知能力分类来组织不同的任务 [13]，或者通过逻辑结构来划分LLMs的法律能力 [5]。

基于LLM的模拟（LLM-based Simulation）

• 角色模拟：LLMs被用来模拟具有不同个性和环境背景的角色，例如模拟个体 [35, 36] 或人群 [37, 38]。
• 复杂场景构建：基于角色代理，一些研究尝试构建更复杂的场景，例如模拟小城镇中的25个代理 [41] 或者模拟医疗互动 [26]。

这些相关研究为构建动态、互动的法律环境和评估框架提供了基础和灵感，但当前的研究仍然存在局限性，特别是在模拟真实世界法律实践的动态性和复杂性方面。因此，这篇论文提出了一个新的框架，旨在更全面地评估法律智能代理的能力。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下方式解决现有法律智能评估方法与现实世界法律实践动态性之间的差距问题：

1. 构建动态、互动的法律环境（J1-ENVS）

• 环境设计：J1-ENVS包含六个代表性的法律场景，这些场景根据环境复杂性分为三个层次：
  • Level I：法律知识问答（KQ）和法律咨询（LC），涉及一般公众与法律代理之间的互动。
  • Level II：起诉书起草（CD）和答辩书起草（DD），涉及具有特定法律需求的个体与法律代理之间的互动。
  • Level III：民事法庭（CI）和刑事法庭（CR），涉及多个角色（如原告、被告、律师、法官等）在正式司法程序中的互动。
• 角色设置：每个场景中的角色都基于真实世界的法律背景和个性理论进行设计，确保角色行为的真实性。例如，利用“五大人格特质”理论为非法律角色（如公众、原告、被告）生成行为风格。
• 数据来源：从中国裁判文书和法律文章中提取关键法律元素，如当事人信息、案件细节、法律条文等，以构建角色和场景。

2. 设计细致的评估框架（J1-EVAL）

• 任务特定指标：针对不同层次的法律任务，设计了特定的评估指标，以评估任务完成情况和程序合规性。例如：
  • Level I：二元问题的准确率（BIN）和非二元问题的回答质量（NBIN）。
  • Level II：文档格式遵循度（FOR）和文档内容质量（DOC）。
  • Level III：程序遵循度（PFS）、判决质量（JUD）、理由质量（REA）和法律准确性（LAW）。
• 评估方法：采用基于规则或LLM的方法，为每个任务提供明确的参考答案，确保评估的客观性和准确性。

3. 实验评估

• 模型选择：对17种流行的LLM驱动的法律智能代理进行了广泛的评估，包括专有模型、开源模型和特定于法律的模型。
• 实验结果：实验结果揭示了当前代理在法律知识方面的优势，以及在动态环境中执行程序任务时的挑战。即使是表现最好的模型（如GPT-4o），其整体表现也未能超过60%的平均分，这突显了实现动态法律智能的持续挑战。

4. 框架的扩展性

• 数据生成和强化学习训练：该框架不仅用于评估，还可以扩展到数据生成和强化学习训练，为法律智能代理的进一步发展提供支持。

通过构建一个能够模拟真实法律场景的动态、互动环境，并设计一个细致的评估框架，论文为评估和提升法律智能代理的能力提供了一个新的范式，从而更好地适应现实世界法律实践的复杂性和动态性。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验：

1. 不同LLM驱动的法律智能代理在J1-ENVS中的表现评估

• 实验目的：评估17种流行的LLM驱动的法律智能代理在J1-ENVS中的表现，以了解它们在不同法律场景中的任务执行能力和程序合规性。
• 实验设置：
  • 模型选择：包括专有模型（如GPT-4o、Claude-3.7）、开源模型（如Deepseek-v3、Qwen3-Instruct-32B）和特定于法律的模型（如LawLLM、Chatlaw2）。
  • 环境选择：使用GPT-4o和Qwen3-Instruct-32B分别驱动J1-ENVS，以验证环境的稳定性和有效性。
• 评估指标：
  • Level I：二元问题的准确率（BIN）和非二元问题的回答质量（NBIN）。
  • Level II：文档格式遵循度（FOR）和文档内容质量（DOC）。
  • Level III：程序遵循度（PFS）、判决质量（JUD）、理由质量（REA）和法律准确性（LAW）。
• 实验结果：
  • 整体表现：GPT-4o表现最佳，但整体平均分未超过60%，表明即使是最先进的模型也难以在动态环境中有效执行法律任务。
  • Level I表现：大多数模型在知识问答（KQ）任务中表现良好，但在法律咨询（LC）任务中表现下降，表明在需要主动互动的任务中存在挑战。
  • Level II表现：在起诉书起草（CD）和答辩书起草（DD）任务中，一些模型在格式遵循度（FOR）上表现良好，但在文档内容质量（DOC）上存在差异。
  • Level III表现：在民事法庭（CI）和刑事法庭（CR）任务中，大多数模型难以完成所有程序阶段，尤其是法律特定模型和较小模型。

2. 不同J1-ENVS驱动器的稳定性验证

• 实验目的：验证J1-ENVS在不同LLM驱动下的稳定性和有效性。
• 实验设置：
  • 使用GPT-4o和Qwen3-Instruct-32B分别驱动J1-ENVS。
  • 评估五种法律智能代理（GPT-4o、Deepseek-v3、Qwen3-Instruct-14B、Gemma3-Instruct-14B、Chatlaw2）在两种环境下的表现。
• 实验结果：
  • 所有代理在Qwen3-Instruct-32B驱动的环境中成功完成了任务，并且与GPT-4o驱动的环境相比，相对表现差异和排名保持一致，尽管在Qwen3-Instruct-32B环境下的表现略低。

3. 行为一致性分析

• 实验目的：评估环境角色在与不同法律智能代理互动时的行为一致性。
• 实验设置：
  • 使用GPT-4o和人类评估者对环境角色的行为一致性进行评分，评分范围为1到10。
  • 评估的环境角色包括一般公众、原告、被告、律师、检察官等。
• 实验结果：
  • 在与不同法律智能代理（如GPT-4o、Deepseek-v3、Qwen3-Instruct-14B）的互动中，环境角色的行为一致性评分保持高且稳定，表明环境角色的行为与设定的角色特征高度一致。

4. 对话轮数限制对模拟法庭表现的影响

• 实验目的：研究最大对话轮数限制对法律智能代理在民事法庭和刑事法庭任务中表现的影响。
• 实验设置：
  • 在民事法庭中，分别设置最大对话轮数为35、40和50。
  • 在刑事法庭中，分别设置最大对话轮数为30和35。
• 实验结果：
  • 在民事法庭中，GPT-4o的表现随着对话轮数的增加而提高，而Deepseek-v3和Gemma3-Instruct-12B的表现则有所下降。
  • 在刑事法庭中，大多数代理的表现随着对话轮数的增加保持稳定，表明在刑事法庭任务中，大多数案例在30轮对话内即可完成。

5. 不同模型和场景的稳定性验证

• 实验目的：验证不同模型在不同场景下的表现稳定性。
• 实验设置：
  • 选择三种代表性模型（GPT-4o、Deepseek-v3、Gemma3-Instruct-12B），在投诉书起草（CD）和答辩书起草（DD）场景中进行三次独立运行。
  • 选择GPT-4o，在知识问答（KQ）、法律咨询（LC）、投诉书起草（CD）和答辩书起草（DD）场景中进行三次独立运行。
• 实验结果：
  • 模型在多次运行中的表现保持一致，表明框架的稳健性。

这些实验全面评估了不同LLM驱动的法律智能代理在动态、互动法律环境中的表现，并验证了J1-ENVS和J1-EVAL框架的稳定性和有效性。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文提出了一个动态、互动的法律环境（J1-ENVS）和评估框架（J1-EVAL），用于评估法律智能代理的能力。尽管取得了显著进展，但仍有一些可以进一步探索的点：

1. 更复杂的法律任务

• 法律检索能力：当前框架主要关注法律知识问答、文档生成和法庭程序。未来可以扩展到更复杂的任务，如法律检索，代理需要从大量法律文献中检索相关信息。
• 案例分析和类比推理：代理需要能够分析历史案例，并在当前案件中应用类比推理。这需要代理具备更深入的法律理解和推理能力。
• 法律论证和辩论：在更复杂的法律场景中，代理需要能够进行法律论证和辩论，不仅提供法律意见，还能反驳对方观点。

2. 多模态交互

• 文档和证据处理：在现实法律实践中，律师需要处理各种文档和证据，包括文本、图像、音频和视频。未来可以探索多模态交互，使代理能够处理和理解多种类型的证据。
• 可视化交互：在法庭程序中，律师可能需要使用图表、时间线等可视化工具来辅助说明。探索如何使代理能够生成和解释这些可视化工具将是一个有趣的课题。

3. 长期记忆和上下文管理

• 长期记忆机制：在复杂的法律任务中，代理需要能够记住和引用长期对话中的信息。开发更强大的长期记忆机制，以支持多轮对话和复杂任务的执行。
• 上下文管理：代理需要能够有效地管理上下文信息，确保在不同任务和场景中保持一致性和连贯性。

4. 多语言和跨文化适应性

• 多语言支持：当前框架主要基于中文法律实践。扩展到多语言环境，使代理能够处理不同语言的法律任务，将有助于其在全球范围内的应用。
• 跨文化适应性：不同国家和地区的法律体系和文化背景存在差异。探索如何使代理能够适应不同法律体系和文化背景，将是一个重要的研究方向。

5. 强化学习和自适应训练

• 强化学习：利用强化学习方法，使代理能够在与环境的交互中不断学习和优化其行为。这将有助于代理更好地适应动态环境和复杂任务。
• 自适应训练：开发自适应训练方法，使代理能够根据不同的任务和环境自动调整其策略和行为。

6. 伦理和法律合规性

• 伦理决策：在法律实践中，代理可能需要做出涉及伦理和道德的决策。探索如何使代理能够进行伦理决策，确保其行为符合伦理和法律标准。
• 法律合规性：确保代理的行为严格符合法律要求，特别是在涉及敏感信息和隐私保护的场景中。

7. 用户反馈和交互优化

• 用户反馈机制：引入用户反馈机制，使代理能够根据用户的反馈不断优化其表现。这将有助于提高代理的实用性和用户满意度。
• 交互优化：优化代理与用户之间的交互方式，使其更加自然、高效和用户友好。

8. 跨领域知识融合

• 跨领域知识：法律实践涉及多个领域的知识，如金融、医疗、科技等。探索如何使代理能够融合跨领域的知识，以更好地处理复杂的法律问题。
• 领域专家协作：与领域专家合作，开发能够处理特定领域法律问题的代理，提高其专业性和准确性。

这些方向不仅有助于进一步提升法律智能代理的能力，还能使其更接近现实世界法律实践的需求，为未来的法律智能研究和应用提供新的思路和方法。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 这篇论文介绍了一个名为J1-ENVS的新型交互式动态法律环境，以及一个与之配套的细致评估框架J1-EVAL，旨在更真实地模拟现实世界中的法律实践场景，以评估基于大型语言模型（LLM）的法律智能代理的能力。以下是论文的主要内容总结：

研究背景与动机

• 现有的法律智能评估方法大多是静态的、非交互式的，无法充分模拟现实法律实践中涉及的动态交互和程序性要求。
• 现实中的法律服务需要多轮交互，且强调程序合法性，因此需要一种能够模拟真实法律场景中多角色互动和程序性要求的评估系统。

J1-ENVS：交互式动态法律环境

• 环境构成：J1-ENVS包含六个代表性的法律场景，分为三个层次，涵盖了从法律知识问答到法庭审判的不同复杂程度的法律任务。
  • Level I：法律知识问答（KQ）和法律咨询（LC），涉及一般公众与法律代理之间的互动。
  • Level II：起诉书起草（CD）和答辩书起草（DD），涉及具有特定法律需求的个体与法律代理之间的互动。
  • Level III：民事法庭（CI）和刑事法庭（CR），涉及多个角色（如原告、被告、律师、法官等）在正式司法程序中的互动。
• 角色设置：每个场景中的角色都基于真实世界的法律背景和个性理论进行设计，确保角色行为的真实性。例如，利用“五大人格特质”理论为非法律角色生成行为风格。
• 数据来源：从中国裁判文书和法律文章中提取关键法律元素，如当事人信息、案件细节、法律条文等，以构建角色和场景。

J1-EVAL：细致的评估框架

• 任务特定指标：针对不同层次的法律任务，设计了特定的评估指标，以评估任务完成情况和程序合规性。
  • Level I：二元问题的准确率（BIN）和非二元问题的回答质量（NBIN）。
  • Level II：文档格式遵循度（FOR）和文档内容质量（DOC）。
  • Level III：程序遵循度（PFS）、判决质量（JUD）、理由质量（REA）和法律准确性（LAW）。
• 评估方法：采用基于规则或LLM的方法，为每个任务提供明确的参考答案，确保评估的客观性和准确性。

实验评估

• 模型选择：对17种流行的LLM驱动的法律智能代理进行了广泛的评估，包括专有模型、开源模型和特定于法律的模型。
• 实验结果：
  • 整体表现：即使是表现最好的模型（如GPT-4o），其整体平均分也未超过60%，表明即使是最先进的模型也难以在动态环境中有效执行法律任务。
  • Level I表现：大多数模型在知识问答（KQ）任务中表现良好，但在法律咨询（LC）任务中表现下降，表明在需要主动互动的任务中存在挑战。
  • Level II表现：在起诉书起草（CD）和答辩书起草（DD）任务中，一些模型在格式遵循度（FOR）上表现良好，但在文档内容质量（DOC）上存在差异。
  • Level III表现：在民事法庭（CI）和刑事法庭（CR）任务中，大多数模型难以完成所有程序阶段，尤其是法律特定模型和较小模型。

进一步的实验验证

• 不同J1-ENVS驱动器的稳定性验证：使用GPT-4o和Qwen3-Instruct-32B分别驱动J1-ENVS，验证了环境的稳定性和有效性。
• 行为一致性分析：评估了环境角色在与不同法律智能代理互动时的行为一致性，结果表明环境角色的行为与设定的角色特征高度一致。
• 对话轮数限制对模拟法庭表现的影响：研究了最大对话轮数限制对法律智能代理在民事法庭和刑事法庭任务中表现的影响，发现长期记忆机制对复杂任务的执行至关重要。

结论与展望

• 论文提出了一个能够模拟真实法律场景的动态、互动环境，并设计了一个细致的评估框架，为评估和提升法律智能代理的能力提供了一个新的范式。
• 尽管取得了显著进展，但仍有一些可以进一步探索的点，如更复杂的法律任务、多模态交互、长期记忆和上下文管理等。

通过这些研究和实验，论文不仅展示了J1-ENVS和J1-EVAL框架的有效性，还揭示了当前法律智能代理在处理复杂法律任务时的挑战，并为未来的研究提供了新的方向。

Q: 想要进一步了解论文

A: 以上只是了解一篇论文的几个基本FAQ。如果你还想与Kimi进一步讨论该论文，请点击 这里 为你跳转Kimi AI网页版，并启动一个与该论文相关的新会话。

Authors: Zheng Jia, Shengbin Yue, Wei Chen, Siyuan Wang, Yidong Liu, Yun Song, Zhongyu Wei

Categories: cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2507.04037v2.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2507.04037v2

Published: 2025-07-05T13:31:21Z

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9. MERA Code: A Unified Framework for Evaluating Code Generation Across Tasks

Advancements in LLMs have enhanced task automation in software engineering; however, current evaluations primarily focus on natural language tasks, overlooking code quality. Most benchmarks prioritize high-level reasoning over executable code and real-world performance, leaving gaps in understanding true capabilities and risks associated with these models in production. To address this issue, we propose MERA Code, a new addition to the MERA benchmark family, specifically focused on evaluating code for the latest code generation LLMs in Russian. This benchmark includes 11 evaluation tasks that span 8 programming languages. Our proposed evaluation methodology features a taxonomy that outlines the practical coding skills necessary for models to complete these tasks. The benchmark comprises an open-source codebase for users to conduct MERA assessments, a scoring system compatible with various programming environments, and a platform featuring a leaderboard and submission system. We evaluate open LLMs and frontier API models, analyzing their limitations in terms of practical coding tasks in non-English languages. We are publicly releasing MERA to guide future research, anticipate groundbreaking features in model development, and standardize evaluation procedures.

中文摘要

大型语言模型的进步提高了软件工程中的任务自动化；然而，目前的评估主要集中在自然语言任务上，忽视了代码质量。大多数基准测试优先考虑高层次的推理，而不是可执行代码和实际性能，从而留下了对这些模型在生产中真正能力和风险的理解空白。为了解决这个问题，我们提出了MERA Code，这是MERA基准家族的新成员，专门关注评估最新的代码生成大型语言模型在俄语中的表现。该基准包括跨越8种编程语言的11个评估任务。我们提出的评估方法论具有一个分类法，概述了模型完成这些任务所需的实际编码技能。该基准包含一个开源代码库，供用户进行MERA评估，一个与各种编程环境兼容的评分系统，以及一个具有排行榜和提交系统的平台。我们评估开放型大型语言模型和前沿API模型，分析它们在非英语语言中的实用编码任务方面的局限性。我们公开发布MERA，以指导未来的研究，预见模型开发中的突破性特点，并标准化评估程序。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文提出了一个名为 MERA Code 的新基准测试框架，旨在解决现有大型语言模型（LLMs）在代码生成任务评估中的不足。具体问题包括：

1. 代码质量评估的缺失：现有的评估方法主要关注自然语言理解，而忽视了代码质量、实际应用能力和多语言支持等关键因素。
2. 基准测试的局限性：大多数基准测试侧重于高级推理而非可执行代码和实际性能，无法全面评估模型在真实世界开发中的能力。
3. 多语言环境的支持不足：现有基准测试在多语言编程方面存在不足，尤其是忽视了自然语言（如需求和注释）与代码之间的交互，这对于实际开发至关重要。
4. 评估方法的不全面性：没有一个综合性的基准测试能够全面评估 LLMs 在软件开发生命周期中的表现，特别是在多种自然语言和编程语言的环境中。

为了解决这些问题，MERA Code 提供了一个专注于俄语代码生成的评估框架，涵盖了 11 个评估任务和 8 种编程语言，旨在更全面地评估 LLMs 在实际软件开发场景中的能力。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与代码生成和评估相关的研究工作，这些工作主要集中在以下几个方面：

早期代码生成基准测试

• HumanEval (Chen et al., 2021a) 和 MBPP (Austin et al., 2021a)：这些基准测试针对简单、单一函数问题，通过自动化测试执行评分。
• APPS (Hendrycks et al., 2021) 和 CodeContests (Li et al., 2022a)：这些数据集来自在线平台，扩展了模型上下文窗口，引入了更广泛的任务。
• TACO (Li et al., 2023)：进一步扩展了任务范围，涵盖了更复杂的编程场景。

更复杂的代码生成评估

• ClassEval (Du et al., 2023)：要求在类级别上实现正确的代码生成。
• CoderEval (Du et al., 2023) 和 RepoBench (Liu et al., 2023b)：评估端到端的项目和仓库级别的能力。
• SWE-Bench (Jimenez et al., 2024)：从真实的 GitHub 问题中策划任务，更接近开发人员的工作流程。
• BigCodeBench：评估 LLMs 在实际编程场景中协调多个函数调用的能力。

动态评估套件

• LiveCodeBench (Jain et al., 2024) 和 CodeElo (Quan et al., 2025)：这些动态评估套件减少了测试集污染，但仍然与工业软件开发的复杂性有差距。

多语言编程基准测试

• HumanEval-X (Zheng et al., 2023b)、MultiPLE (Cassano et al., 2022) 和 mxEval (Athiwaratkun et al., 2023)：这些基准测试通过翻译数据集来解决多语言问题，但主要关注编程语言，忽视了软件工程中的多语言自然语言元素。

其他相关工作

• CodeXGLUE (Lu et al., 2021)：包含从缺陷检测到总结和翻译的十四个数据集。
• LongCodeArena (Bogomolov et al., 2024)：进一步纳入了自我修复和运行时评估。
• MERA (Fenogenova et al., 2024)：一个全面的俄语 LLM 评估框架，MERA Code 是其扩展，专注于代码生成任务。

这些相关工作为 MERA Code 的提出提供了背景和基础，MERA Code 在此基础上进一步扩展，专注于俄语环境下的代码生成任务，填补了现有基准测试的空白。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出 MERA Code 基准测试框架来解决现有评估方法在代码生成任务中的不足。以下是 MERA Code 的主要解决方案和组成部分：

1. 提出 MERA Code 基准测试框架

MERA Code 是一个专门针对俄语代码生成任务的评估框架，旨在全面评估 LLMs 在实际软件开发场景中的能力。该框架包括以下关键组成部分：

1.1 任务设计

MERA Code 包含 11 个评估任务，涵盖 8 种编程语言（Python、Java、C#、JavaScript、Go、C、C++ 和 Scala）。这些任务分为以下几类：

• 代码到文本（code2text）：例如 StRuCom，评估模型生成结构化俄语文档的能力。
• 文本到代码（text2code）：例如 ruHumanEval 和 ruCodeEval，评估模型根据自然语言描述生成代码的能力。
• 代码到代码（code2code）：例如 CodeLinterEval 和 RealCode，评估模型修复代码错误和生成代码的能力。

1.2 税收分类（Taxonomy）

论文提出了一个基于模型输入、内部状态和输出的分类体系，将模型的技能分为四个基础技能：感知（Perception）、推理和知识（Reasoning and Knowledge）、生成（Generation）。每个任务都对应于这些基础技能的特定组合，确保评估的全面性和系统性。

1.3 提示选择（Prompts Selection）

为了确保评估的公正性和鲁棒性，每个任务都配备了多个不同的提示（prompts），这些提示在语法结构、任务描述的详细程度和所需输出格式上有所不同。提示随机分配给每个样本，以减少特定提示风格或模型家族偏好带来的优势或劣势。

2. 评估方法

MERA Code 采用生成性和指令性评估方法，模型根据预定义的停止条件连续生成标记。生成的原始输出经过特定于任务的后处理，以符合度量要求。MERA Code 使用以下度量标准：

• Pass@k：评估生成代码的功能正确性。
• Compile@k：评估生成代码的编译正确性。
• chrF：用于代码到文本任务，对俄语的形态复杂性更敏感。
• BLEU：衡量预测和参考答案之间的 n-gram 相似性。
• CodeBLEU (CBLEU)：结合了常规 BLEU 和通过抽象语法树（AST）和数据流衡量代码语法和语义相似性的度量。
• Exact Match (EM)：预测与真实参考完全匹配的比率。
• Judge@k：通过 LLM-as-a-Judge 评估 top-k 预测是否与参考答案匹配。

3. 开放评估平台

MERA Code 提供了一个开放的评估平台，包括：

• 开源代码库：用户可以克隆 MERA Code 基准测试仓库，使用提供的脚本和评估代码进行本地评估。
• 自动评分系统：用户可以将生成的输出提交到 MERA Code 网站，系统将自动进行评分，并将结果展示在用户的账户页面。
• 排行榜：用户可以选择将他们的模型评分公开，经过专家验证后，模型的评分将显示在公共排行榜上。

4. 基线评估

论文对多种开源和专有模型进行了评估，包括 Qwen2.5 Coder、Deepseek Coder V2、ByteDance Seed-Coder、Mixtral、Yi Coder、Vikhr YandexGPT-5 Lite、OpenAI GPT-4、Gemini 2.5、GigaChat 2 Max 和 GigaCode。这些评估结果展示了不同模型在各项任务上的表现，揭示了它们的优势和局限性。

5. 公开发布和社区合作

MERA Code 的公开发布旨在指导未来的研究，促进模型开发中的创新，并标准化评估程序。通过提供开源评估工具和公共排行榜，MERA Code 鼓励社区参与，共同扩展任务覆盖范围并适应 LLMs 的发展。

通过这些措施，MERA Code 为评估 LLMs 在实际软件开发中的能力提供了一个全面、标准化的框架，特别是在俄语环境中。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了一系列的实验来评估不同模型在 MERA Code 基准测试中的表现。以下是实验的详细内容：

1. 实验设置

• 模型选择：实验涵盖了多种开源和专有模型，包括：

  • 开源模型：Qwen2.5 Coder (32B-Instruct)、Qwen2.5 (72B-Instruct)、Deepseek Coder V2 (236B-Instruct)、ByteDance Seed-Coder (8B-Instruct)、Mixtral (8x22B-Instruct)、Yi Coder (9B-Chat)、Vikhr YandexGPT-5 Lite (8B-it)。
  • 专有模型：OpenAI GPT-4、Gemini 2.5、GigaChat 2 Max、GigaCode 1.4。
• 评估任务：MERA Code 包含 11 个任务，涵盖 8 种编程语言（Python、Java、C#、JavaScript、Go、C、C++ 和 Scala）。这些任务分为代码到文本（code2text）、文本到代码（text2code）和代码到代码（code2code）三类。

2. 评估指标

• Pass@k：评估生成代码的功能正确性。
• Compile@k：评估生成代码的编译正确性。
• chrF：用于代码到文本任务，对俄语的形态复杂性更敏感。
• BLEU：衡量预测和参考答案之间的 n-gram 相似性。
• CodeBLEU (CBLEU)：结合了常规 BLEU 和通过抽象语法树（AST）和数据流衡量代码语法和语义相似性的度量。
• Exact Match (EM)：预测与真实参考完全匹配的比率。
• Judge@k：通过 LLM-as-a-Judge 评估 top-k 预测是否与参考答案匹配。
• Total Score 和 Private Score：分别计算所有任务和私有任务的平均值。

3. 实验结果

实验结果展示了不同模型在各项任务上的表现。以下是一些关键发现：

3.1 总体表现

• GPT-4.1、GPT-4o 和 Gemini 2.5 Flash 在总体评分中表现最佳，分别达到了 0.377、0.377 和 0.356。
• DeepSeek-Coder-V2 和 GigaChat 2 Max 紧随其后，分别达到了 0.347 和 0.346。
• Vikhr YandexGPT-5 Lite 表现最差，总评分为 0.168。

3.2 任务特定表现

• 多语言文档生成（StRuCom）：GPT-4.1 和 GPT-4o 表现最佳，分别达到了 0.297 和 0.275。
• Python 和 Java 代码补全（RealCode/RealCodeJava/ruHumanEval/ruCodeEval）：GPT-4.1 和 GPT-4o 在这些任务上表现优异。
• 单元测试生成（UnitTests）：GigaCode 1.4 表现最佳，达到了 0.188。
• 代码修复（CodeLinterEval）：Seed-Coder-8B 表现最佳，达到了 0.655。
• 代码编译预测（CodeCorrectness）：DeepSeek-Coder-V2 表现最佳，达到了 0.714。

3.3 模型特定表现

• DeepSeek-Coder-V2 在预测代码编译成功方面表现出色，达到了 0.714。
• Seed-Coder-8B 在代码修复任务中表现突出，达到了 0.655。
• Mixtral-8x22B 在多语言单元测试生成方面表现优于 GPT-4o，提升了 4%。

4. 实验结论

实验结果表明，尽管像 GPT-4 这样通用的架构在广泛的任务中表现出色，但针对特定任务的微调可以带来特定领域的优势。然而，推理和调试能力仍然是所有模型的关键挑战。此外，实验还揭示了模型在生成单元测试（UnitTests）和自动化评论生成（ruCodeReviewer）任务中的显著弱点，这些任务的最大分数仍然低于 0.1，尽管任务的表观简单性。

5. 未来工作

论文指出，尽管 MERA Code 在评估 LLMs 的代码生成能力方面取得了进展，但仍存在一些局限性，如数据集的代表性、代码质量评估的深度、测试条件的假设、数据污染和评分优化等问题。未来的工作将包括改进这些方面，以确保 MERA Code 保持其作为强大评估工具的相关性和实用性。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管 MERA Code 在评估大型语言模型（LLMs）的代码生成能力方面取得了显著进展，但仍有一些可以进一步探索的点，以进一步完善和扩展这一研究领域。以下是一些潜在的研究方向：

1. 数据集扩展和多样化

• 增加任务多样性：当前的 MERA Code 数据集虽然涵盖了多种编程语言和任务类型，但仍可能无法全面代表所有编程问题。可以进一步扩展数据集，包括更多类型的编程任务，如并发编程、分布式系统、机器学习模型的实现等。
• 多领域覆盖：增加更多领域的任务，如嵌入式系统、游戏开发、金融科技等，以更好地反映实际开发中的多样性。
• 新兴语言和范式：随着新的编程语言和范式不断涌现，如 Rust、Kotlin、量子计算等，可以考虑将这些新兴技术和语言纳入评估范围。

2. 代码质量的深度评估

• 可读性和可维护性：当前的评估指标主要集中在功能正确性和编译正确性，但代码的可读性和可维护性同样重要。可以开发新的评估指标，如代码复杂度、代码风格一致性等。
• 性能和效率：评估生成代码的性能和效率，例如运行时间、内存使用等。可以引入性能测试框架，对生成的代码进行实际运行和性能评估。
• 安全性：评估生成代码的安全性，例如是否存在漏洞、是否遵循安全最佳实践等。可以引入静态代码分析工具和动态测试工具，对生成代码进行全面的安全性评估。

3. 模型能力的进一步分析

• 模型的推理能力：深入分析模型在复杂任务中的推理能力，例如在代码修复、代码优化等任务中的表现。可以设计更复杂的任务，要求模型进行多步推理和规划。
• 模型的泛化能力：评估模型在未见过的编程语言和任务上的泛化能力。可以引入零样本学习（zero-shot learning）和少样本学习（few-shot learning）任务，测试模型的适应性。
• 模型的可解释性：研究模型生成代码的可解释性，例如通过可视化模型的内部状态和决策过程，帮助开发者理解模型的行为。

4. 评估方法的改进

• 动态测试环境：当前的评估假设代码可以在隔离环境中执行，但实际开发中可能存在复杂的依赖和环境配置。可以开发更接近实际开发环境的动态测试平台，例如支持容器化部署和依赖管理。
• 实时反馈机制：引入实时反馈机制，允许模型在生成代码时接收实时的反馈和调整。例如，可以设计交互式编程任务，模型根据开发者的反馈逐步完善代码。
• 多模态评估：结合多种模态的评估方法，如代码生成、代码修复、代码注释生成等，以更全面地评估模型的能力。

5. 社区和标准化

• 社区参与：鼓励更多研究者和开发者参与 MERA Code 的开发和评估，形成一个活跃的社区。可以通过举办竞赛、研讨会等方式，促进社区的交流和合作。
• 标准化评估流程：进一步标准化评估流程，确保不同研究之间的可比性。可以制定详细的评估指南和最佳实践，帮助研究者和开发者更好地使用 MERA Code。
• 持续更新和维护：随着 LLMs 的不断发展，MERA Code 需要持续更新和维护，以保持其相关性和有效性。可以建立一个持续集成和持续部署（CI/CD）系统，定期更新数据集和评估工具。

6. 伦理和公平性

• 数据隐私和知识产权：确保数据集的构建和使用符合数据隐私和知识产权法律，避免泄露敏感信息。
• 公平性和偏见：评估模型在不同编程语言和任务上的表现是否存在偏见，确保评估的公平性和公正性。
• 负责任的使用：制定明确的使用指南，防止模型被用于恶意目的，如生成恶意代码或利用软件漏洞。

通过这些进一步的探索和改进，MERA Code 可以更好地服务于研究和工业社区，推动 LLMs 在软件开发中的应用和发展。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文介绍了 MERA Code，这是一个针对俄语代码生成任务的大型语言模型（LLMs）评估框架。MERA Code 旨在填补现有评估方法在代码质量、实际应用能力和多语言支持方面的不足，提供了一个全面、标准化的评估工具，以促进 LLMs 在软件开发中的应用和发展。以下是论文的主要内容总结：

研究背景与动机

• 现有评估方法的局限性：当前的 LLMs 评估方法主要关注自然语言理解，忽视了代码质量、实际应用能力和多语言支持。现有的基准测试大多侧重于高级推理而非可执行代码和实际性能，无法全面评估模型在真实世界开发中的能力。
• 多语言编程基准测试的不足：现有的多语言编程基准测试主要关注编程语言，忽视了软件工程中的多语言自然语言元素，如需求、注释和文档。

MERA Code 框架

• 任务设计：MERA Code 包含 11 个评估任务，涵盖 8 种编程语言（Python、Java、C#、JavaScript、Go、C、C++ 和 Scala）。任务分为代码到文本（code2text）、文本到代码（text2code）和代码到代码（code2code）三类。
• 税收分类（Taxonomy）：提出了一个基于模型输入、内部状态和输出的分类体系，将模型的技能分为四个基础技能：感知（Perception）、推理和知识（Reasoning and Knowledge）、生成（Generation）。每个任务都对应于这些基础技能的特定组合。
• 提示选择（Prompts Selection）：每个任务都配备了多个不同的提示，这些提示在语法结构、任务描述的详细程度和所需输出格式上有所不同，以确保评估的公正性和鲁棒性。

评估方法

• 评估指标：使用多种评估指标，包括 Pass@k、Compile@k、chrF、BLEU、CodeBLEU (CBLEU)、Exact Match (EM) 和 Judge@k，以全面评估模型的性能。
• 开放评估平台：提供了一个开放的评估平台，包括开源代码库、自动评分系统和公共排行榜，方便用户进行评估和比较。

实验与结果

• 模型选择：评估了多种开源和专有模型，包括 Qwen2.5 Coder、Deepseek Coder V2、ByteDance Seed-Coder、Mixtral、Yi Coder、Vikhr YandexGPT-5 Lite、OpenAI GPT-4、Gemini 2.5、GigaChat 2 Max 和 GigaCode。
• 实验结果：GPT-4.1、GPT-4o 和 Gemini 2.5 Flash 在总体评分中表现最佳。DeepSeek-Coder-V2 在预测代码编译成功方面表现出色，Seed-Coder-8B 在代码修复任务中表现突出。实验结果揭示了模型在生成单元测试和自动化评论生成任务中的显著弱点。

结论与未来工作

• 结论：MERA Code 提供了一个全面、标准化的评估工具，有助于更好地理解 LLMs 在软件开发中的实际能力，并揭示了模型在特定任务上的优势和局限性。
• 未来工作：尽管 MERA Code 取得了进展，但仍存在一些局限性，如数据集的代表性、代码质量评估的深度、测试条件的假设、数据污染和评分优化等问题。未来的工作将包括改进这些方面，以确保 MERA Code 保持其作为强大评估工具的相关性和实用性。

通过这些内容，MERA Code 为评估 LLMs 在实际软件开发中的能力提供了一个全面、标准化的框架，特别是在俄语环境中。

Q: 想要进一步了解论文

A: 以上只是了解一篇论文的几个基本FAQ。如果你还想与Kimi进一步讨论该论文，请点击 这里 为你跳转Kimi AI网页版，并启动一个与该论文相关的新会话。

Authors: Artem Chervyakov, Alexander Kharitonov, Pavel Zadorozhny, Adamenko Pavel, Rodion Levichev, Dmitrii Vorobev, Dmitrii Salikhov, Aidar Valeev, Alena Pestova, Maria Dziuba, Ilseyar Alimova, Artem Zavgorodnev, Aleksandr Medvedev, Stanislav Moiseev, Elena Bruches, Daniil Grebenkin, Roman Derunets, Vikulov Vladimir, Anton Emelyanov, Dmitrii Babaev, Vladimir V. Ivanov, Valentin Malykh, Alena Fenogenova

Categories: cs.SE, cs.AI, cs.CL

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2507.12284v2.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2507.12284v2

Published: 2025-07-16T14:31:33Z

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10. Benchmarking Sub-Genre Classification For Mainstage Dance Music

Music classification, a cornerstone of music information retrieval, supports a wide array of applications. To address the lack of comprehensive datasets and effective methods for sub-genre classification in mainstage dance music, we introduce a novel benchmark featuring a new dataset and baseline. Our dataset expands the scope of sub-genres to reflect the diversity of recent mainstage live sets performed by leading DJs at global music festivals, capturing the vibrant and rapidly evolving electronic dance music (EDM) scene that engages millions of fans worldwide. We employ a continuous soft labeling approach to accommodate tracks blending multiple sub-genres, preserving their inherent complexity. Experiments demonstrate that even state-of-the-art multimodal large language models (MLLMs) struggle with this task, while our specialized baseline models achieve high accuracy. This benchmark supports applications such as music recommendation, DJ set curation, and interactive multimedia systems, with video demos provided. Our code and data are all open-sourced at https://github.com/Gariscat/housex-v2.git}{https://github.com/Gariscat/housex-v2.git.

中文摘要

音乐分类是音乐信息检索的重要基石，支持多种应用。为了解决主流电子舞曲（mainstage dance music）子流派分类缺乏全面数据集和有效方法的问题，我们推出了一个新基准，包含一个新的数据集和基线。我们的数据集扩展了子流派的范围，以反映全球音乐节上顶级DJ演出的最新主流现场演出的多样性，捕捉了吸引全球数百万粉丝的生机勃勃且快速发展的电子舞曲（EDM）场景。我们采用连续软标记的方法，以适应混合多种子流派的曲目，保留它们固有的复杂性。实验表明，即使是最先进的多模态大语言模型（MLLMs）也难以完成此任务，而我们的专门基线模型却取得了高准确率。这个基准支持音乐推荐、DJ集曲目策划和互动多媒体系统等应用，并提供了视频演示。我们的代码和数据均已开源，地址为 https://github.com/Gariscat/housex-v2.git.

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决的主要问题是在音乐信息检索（MIR）领域中，针对主舞台舞蹈音乐（mainstage dance music）子流派分类的挑战。具体来说，这些挑战包括：

1. 缺乏综合数据集：现有的音乐分类数据集往往关注较宽泛的音乐流派，如流行、乡村和摇滚，而对于电子舞曲音乐（EDM）中的细微差别和子流派的标签粒度不够细致。

2. 现有模型性能不足：普遍的模型在特定任务上（如识别house音乐子流派）表现不佳，这表明需要针对EDM的结构特点和复杂性进行专门的数据集和算法设计。

3. 类别重叠问题：传统的二分类（0/1标签）很难表现出EDM数据中的类别重叠问题。

为了解决这些问题，论文介绍了一个新的基准测试，包括一个新的数据集和一个基线模型，旨在推进主舞台house音乐的MIR，提供更全面的数据处理和高效的基线方法。

Q: 有哪些相关研究？

A: 根据论文中的第2节“相关工作”部分，以下是一些与本研究相关的研究工作：

1. 音乐流派分类数据集：

   • GTZAN [1]：一个自动音乐流派分类的数据集，主要关注较宽泛的流派。
   • FMA [2]：一个用于音乐分析的数据集，同样关注较宽泛的流派。
   • MSD [10]：一个包含多种流派的音乐数据集。

2. EDM流派分类：

   • HouseX [7]：一个针对EDM流派分类的数据集，但面临类别丰富性和规模的挑战。

3. 音乐信息检索（MIR）中的其他研究：

   • 针对drop检测的研究 [11, 12, 13]：强调了对EDM进行MIR研究的新兴兴趣。

4. 深度学习方法：

   • 传统深度学习方法在音乐流派分类中的应用。

5. 多模态大型语言模型（MLLMs）：

   • Qwen-Audio系列 [5, 14]：用于分类通用音频的模型，也可用于音乐流派分类。

6. 音频特征提取工具：

   • Librosa [19]：用于音乐信号分析的Python库，用于计算mel-spectrogram、CQT-chromagram、VQT-chromagram等特征。

7. 音频特征变换工具：

   • CQT和VQT变换工具 [8, 9]：用于音乐处理的常数Q变换工具箱。

8. 音频集：

   • AudioSet [21]：一个用于音频事件的本体和人工标记数据集。

9. 其他相关技术：

   • Transformer模型 [22]：用于处理序列数据的模型，被用于本研究中的特征提取和分类。
   • t-SNE [23] 和 UMAP [24]：用于数据降维和可视化的技术。

这些相关工作为本研究提供了理论基础和技术支持，使得研究者能够设计出更精细的分类方法和数据集，以解决主舞台舞蹈音乐子流派分类的问题。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下几个步骤解决主舞台舞蹈音乐子流派分类的问题：

1. 创建新的数据集：为了覆盖大多数顶级DJ在音乐节上的现场表演中的子流派，研究者们扩展了子流派的数量，并采用了连续的软标签方法来标记跨越多个子流派的曲目，以保留音乐的复杂性。

2. 设计基线模型：开发了深度学习模型，这些模型的性能超过了当前的多模型语言模型（MLLMs），这些模型论文通过以下几个主要步骤解决主舞台舞蹈音乐子流派分类的问题：

3. 创建新的数据集：论文扩展了现有的HouseX数据集，增加了子流派的数量，以覆盖世界顶级DJ在音乐节上的最新现场设置。数据集包括1000多首来自知名国际唱片公司的曲目，并且使用软标签（soft labeling）代替传统的0/1分类标签，以更细致和全面地表示音乐。

4. 开发基线模型：论文提出了使用卷积神经网络（CNNs）和视觉转换器（ViTs）的深度学习模型，这些模型通过滑动窗口提取特征，然后通过一些变换器编码层来预测目标分布。这些模型在性能上显著优于现有的多模型语言模型（MLLMs），强调了在细粒度数据集上训练专门模型的必要性。

5. 软标签的应用：为了处理跨越多个子流派的曲目，论文采用了连续的软标签方法，这种方法可以保留曲目的复杂性，并在实验中显示出比硬标签（0/1标签）更好的性能。

6. 特征提取和模型训练：使用Librosa库计算mel-spectrogram、CQT-chromagram和VQT-chromagram等音频特征，并将这些特征组合成最终的音频特征矩阵。然后，使用神经网络模型来预测这些特征的流派分布，并通过最小化真实分布和预测分布之间的Kullback-Leibler散度来训练模型。

7. 实验和结果分析：论文通过一系列实验验证了所提出方法的有效性，包括不同CNN/ViT架构的性能比较，以及软标签与硬标签的比较。实验结果表明，使用软标签训练的模型在分类任务中表现更好。

8. 应用场景的探索：论文还探讨了这种分类算法在现实世界中的应用，如为特定子流派偏好的听众定制的音乐推荐系统，以及在多媒体环境中自动生成音乐视频和视觉效果。

9. 未来工作的方向：论文提出了未来工作的方向，包括扩大数据集规模，改进特征融合技术，以及开发能够用描述性属性对EDM曲目进行字幕处理的多模态大型语言模型（MLLM），以增强下游应用。

通过这些方法，论文成功地解决了主舞台舞蹈音乐子流派分类的问题，并为未来的研究和应用提供了新的方向和工具。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 根据论文第4节“结果”部分的描述，作者进行了以下实验：

1. 模型性能评估：作者比较了四种流行的CNN/ViT架构（具有相似参数数量）作为特征提取器的性能。这些架构包括ViT、VGG11、DenseNet201和ResNet152。实验结果显示，所有这些设置在主舞台舞蹈音乐子流派分类任务上都优于Qwen-Audio系列模型，无论是否使用背景知识提示。

2. 软标签与硬标签的比较：作者展示了在数据表示中使用软标签（soft labels）训练的模型比使用硬标签（0/1 labels）训练的模型性能更好。这支持了软标签提供更丰富曲目信息的主张。

3. 特征表示的比较：作者比较了在数据表示中是否包含色度图（chromagrams）的影响。实验发现，仅使用mel-spectrogram训练的模型未能被色度图组合数据训练的模型超越。这可能是由于RGB通道和mel-CQT-VQT空间之间的域差异。

4. 降维技术的特征可视化：作者使用主成分分析（PCA）、t-SNE和UMAP技术对训练集的特征进行了降维，并进行了可视化。可视化结果显示，某些流派（如Progressive House、Bigroom和Slap House）在特征空间中相对较好地区分开来。

5. 分类器性能的定量评估：作者在验证集上评估了模型的精确度（Precision）、召回率（Recall）和F1分数（F1 score），并提供了详细的数值结果。

这些实验结果表明，作者提出的模型在主舞台舞蹈音乐子流派分类任务上的有效性，以及软标签和特定特征表示选择对提高模型性能的重要性。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 根据论文的第6节“结论”部分，以下是一些可以进一步探索的点：

1. 扩展数据集规模：论文指出，未来的工作将进一步扩大数据集规模，以更好地利用CQT（Constant Q Transform）和VQT（Variable Q Transform）特征空间。这可能包括收集更多的音频样本和细化标注。

2. 与音乐制作专家合作：由于为大型数据集进行标注对于机器学习社区来说是不切实际的，论文建议采用与音乐制作专家合作的方式，以提高数据集的质量和多样性。

3. 特征融合技术：论文提到，未来工作可以聚焦于改进特征融合技术，以解决使用复合数据（如mel-spectrogram、CQT-chromagram和VQT-chromagram）时的性能问题。

4. 多模态大型语言模型（MLLM）：论文提出开发能够对EDM曲目进行描述性属性标注的多模态大型语言模型（MLLM），这将有助于增强下游应用。

5. 分类任务的扩展：除了子流派分类，未来的研究可以扩展到包括音色和节奏特征的分类，以提供更全面的音频分析。

6. 模型的推理效率：论文提到，尽管MLLMs在某些情况下表现不佳，但它们的推理效率可能会阻碍模型部署。因此，提高模型的推理效率也是一个值得探索的方向。

7. 音乐推荐系统：论文建议，可以开发针对具有特定子流派偏好的听众定制的音乐推荐系统。

8. 自动化多媒体内容生成：论文还提出，这种分类算法可以用于自动音乐视频（MV）生成和视觉效果生成，以提高多媒体内容的生产力。

这些探索点为未来的研究提供了明确的方向，旨在提高音乐流派分类的准确性和应用的广泛性。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 这篇论文的主要内容包括以下几个方面：

1. 问题定义：论文针对的是主舞台舞蹈音乐子流派分类的问题，指出现有数据集缺乏细粒度标签，且现有模型在特定任务上性能不佳。

2. 数据集构建：为了解决这一问题，作者创建了一个新的数据集，它包括1000多首来自国际知名唱片公司的曲目，覆盖了8个不同的子流派。数据集采用软标签来标注音乐，以更细致地表示音乐的复杂性。

3. 基线模型开发：论文提出了基于深度学习的模型，使用卷积神经网络（CNNs）和视觉转换器（ViTs）提取特征，并通过变换器编码层来预测音乐流派的分布。这些模型在性能上超过了现有的多模型语言模型。

4. 实验结果：通过一系列实验，论文验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，使用软标签训练的模型比使用硬标签训练的模型性能更好，且特定CNN/ViT架构在分类任务上表现优异。

5. 应用场景：论文探讨了这种分类算法在现实世界中的应用，如定制音乐推荐系统和自动化音乐视频生成。

6. 未来工作：论文提出了未来研究的方向，包括扩大数据集规模、改进特征融合技术、开发多模态大型语言模型（MLLM）以及扩展分类任务到音色和节奏特征。

7. 结论：作者得出结论，通过创建一个综合的数据集和高效的基线方法，他们的工作推进了主舞台house音乐的MIR，并为未来的研究和应用提供了新的方向。

整体而言，论文通过提出一个新的数据集和基线模型，为解决主舞台舞蹈音乐子流派分类的问题提供了有价值的见解和工具，同时也为音乐信息检索领域的进一步研究奠定了基础。

Q: 想要进一步了解论文

A: 以上只是了解一篇论文的几个基本FAQ。如果你还想与Kimi进一步讨论该论文，请点击 这里 为你跳转Kimi AI网页版，并启动一个与该论文相关的新会话。

Authors: Hongzhi Shu, Xinglin Li, Hongyu Jiang, Minghao Fu, Xinyu Li

Categories: cs.SD, cs.AI, cs.MM, H.5.5; I.2.1

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2409.06690v2.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2409.06690v2

Published: 2024-09-10T17:54:00Z

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