数据来源：ArXiv Domain

LLM Domain Papers

1. How Do LLMs Persuade? Linear Probes Can Uncover Persuasion Dynamics in Multi-Turn Conversations

Large Language Models (LLMs) have started to demonstrate the ability to persuade humans, yet our understanding of how this dynamic transpires is limited. Recent work has used linear probes, lightweight tools for analyzing model representations, to study various LLM skills such as the ability to model user sentiment and political perspective. Motivated by this, we apply probes to study persuasion dynamics in natural, multi-turn conversations. We leverage insights from cognitive science to train probes on distinct aspects of persuasion: persuasion success, persuadee personality, and persuasion strategy. Despite their simplicity, we show that they capture various aspects of persuasion at both the sample and dataset levels. For instance, probes can identify the point in a conversation where the persuadee was persuaded or where persuasive success generally occurs across the entire dataset. We also show that in addition to being faster than expensive prompting-based approaches, probes can do just as well and even outperform prompting in some settings, such as when uncovering persuasion strategy. This suggests probes as a plausible avenue for studying other complex behaviours such as deception and manipulation, especially in multi-turn settings and large-scale dataset analysis where prompting-based methods would be computationally inefficient.

中文摘要

大型语言模型（LLMs）已经开始展现出劝说人类的能力，但我们对这种动态是如何发生的理解仍然有限。最近的研究利用线性探针，这是一种轻量级工具，用于分析模型表示，研究各种LLM技能，例如建模用户情感和政治观点的能力。受到此启发，我们应用探针研究自然的、多轮对话中的劝说动态。我们借鉴认知科学的洞见，针对劝说的不同方面训练探针：劝说成功、被劝说者个性和劝说策略。尽管它们很简单，但我们展示了它们能够在样本和数据集层面捕捉劝说的各个方面。例如，探针可以识别对话中被劝说者被劝说的点，或者在整个数据集中普遍发生劝说成功的地方。我们还表明，除了比昂贵的基于提示的方法更快外，探针的效果同样出色，甚至在某些环境下优于提示，比如在揭示劝说策略时。这表明，探针可能是研究其他复杂行为（如欺骗和操控）的合理途径，尤其是在多轮环境和大规模数据集分析中，基于提示的方法在计算上效率低下。

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理解和分析大型语言模型（LLMs）在多轮对话中如何影响人类的观点和信念，即LLMs的说服能力。尽管已有研究表明LLMs具有与人类相当的说服能力，但目前对于这种说服动态如何在对话中展开的理解还非常有限。论文的目标是通过应用线性探针（linear probes）来研究自然对话中的说服动态，包括说服成功、说服对象的人格特质以及说服策略等方面。

具体来说，论文的主要研究问题包括：

  • 说服动态的分析：如何在多轮对话中识别出说服成功或失败的关键时刻？
  • 说服策略与人格特质的关系：不同的说服策略和人格特质如何相互作用，影响说服的结果？
  • LLMs的说服行为：LLMs在自然对话中如何表现出说服行为，以及这些行为与人类对话中的说服行为有何异同？

为了解决这些问题，论文提出了一种基于线性探针的框架，用于分析LLMs在对话中的说服动态。这种方法不仅能够捕捉到对话中的说服特征，还能揭示说服策略和人格特质之间的相互作用。

Q: 有哪些相关研究？

A: 本文与多个领域的相关研究存在联系，包括但不限于以下几个方面：

线性探针技术

  • Alain and Bengio (2018)：首次将线性探针应用于计算机视觉模型的中间层，以理解线性可分性。
  • Gurnee and Tegmark (2024)：研究了LLMs如何表示空间和时间，展示了线性探针在分析LLMs的抽象现象中的应用。
  • Kim et al. (2025)：探讨了LLMs中的政治视角表示，使用线性探针来分析模型的内部表示。
  • Marks and Tegmark (2024)：研究了LLMs如何表示真实/虚假数据集，进一步拓展了线性探针的应用范围。

认知科学与说服理论

  • Eagly and Chaiken (1984)：提供了认知理论的综述，为理解说服过程提供了理论基础。
  • Chaiken (1980)：提出了启发式-系统模型（Heuristic-Systematic Model, HSM），强调了信息接收者在说服过程中的作用。
  • Briñol and Petty (2009)：研究了说服过程中信息来源的作用。
  • Shen and Bigsby (2013)：探讨了信息内容特征对说服效果的影响。
  • Hoeken and O’Keefe (2022)：研究了说服信息变量的可重构性及其对实验效应大小的影响。
  • Oyibo and Vassileva (2019)：研究了个体差异对影响策略的影响，为理解人格特质与说服策略之间的关系提供了实证研究基础。
  • Alkı¸s and Ta¸skaya Temizel (2015)：研究了个体差异对说服策略的影响，进一步探讨了人格特质在说服过程中的作用。

AI 生成的说服对话

  • Jin et al. (2024)：开发了一个多领域对话数据集，用于训练能够进行说服对话的AI模型。
  • Ma et al. (2025a)：通过多LLM通信构建了一个说服数据集，为研究LLMs的说服能力提供了新的方法。
  • Wang et al. (2019)：提出了一个面向社会公益的个性化说服对话系统，为研究人类与AI之间的说服互动提供了数据支持。

LLMs 的说服能力

  • Salvi et al. (2024)：通过随机对照试验研究了LLMs的对话说服能力。
  • Luciano (2024)：探讨了LLMs的说服能力及其对人类认知的影响。
  • Carrasco-Farre (2024)：研究了LLMs的说服能力，特别是其认知努力和道德情感语言的使用。

认知科学应用于 LLMs

  • Gandhi et al. (2025)：研究了LLMs中的认知行为，特别是在自改进推理方面的表现。
  • Hagendorff et al. (2023)：探讨了LLMs中出现的人类类似直觉行为和推理偏差。

这些相关研究为本文提供了理论和技术基础，使得作者能够利用线性探针技术来分析LLMs在多轮对话中的说服动态，并揭示了说服策略、人格特质和说服结果之间的复杂关系。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下步骤来解决如何理解和分析大型语言模型（LLMs）在多轮对话中如何影响人类的观点和信念的问题：

1. 提出研究框架

  • 目标：分析LLMs在自然对话中的说服动态，包括说服成功、说服对象的人格特质以及说服策略。
  • 方法：利用线性探针（linear probes）来分析LLMs的内部表示，这些探针能够捕捉到与说服相关的特征。

2. 训练线性探针

  • 数据生成：使用GPT-4o生成合成的多轮对话数据，这些数据涵盖了不同的说服场景、人格特质和说服策略。
  • 探针设计：开发了三种专门的探针，分别针对说服结果、说服对象的人格特质和说服策略。
  • 训练过程：利用合成数据训练这些探针，使其能够从LLMs的激活中识别出与说服相关的特征。

3. 实验设计

  • 评估数据集：使用两个不同的数据集进行评估，包括合成的DailyPersuasion（DP）数据集和人类对话的PersuasionforGood（PfG）数据集。
  • 模型比较：将线性探针的结果与基于提示（prompting）的方法进行比较，以评估探针的效率和准确性。

4. 分析说服动态

  • 样本级分析：通过手动检查样本，展示探针能够识别出对话中特定的说服特征，如说服成功的时刻、人格特质的变化和特定的说服策略。
  • 数据集级分析：分析整个数据集，揭示说服信号在对话中的分布情况，以及不同人格特质和说服策略之间的相关性。

5. 关键结论

  • 说服特征识别：探针能够准确地识别出对话中说服成功的时刻，以及与说服相关的人格特质和策略。
  • 效率与准确性：与基于提示的方法相比，探针不仅在计算效率上具有显著优势，而且在某些情况下还能提供更准确的结果。
  • 策略与人格的相关性：发现外向性人格特质与情感诉求策略之间存在显著的相关性，而与逻辑和可信度诉求策略的相关性较低。

通过上述步骤，论文不仅提供了一种新的方法来分析LLMs的说服动态，还揭示了在多轮对话中影响说服成功的关键因素。这种方法为未来的研究提供了一个有效的工具，可以用于进一步探索LLMs在复杂社交互动中的行为。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验来验证线性探针在分析LLMs说服动态方面的有效性：

1. 合成数据生成

  • 目的：创建一个包含说服成功、人格特质和说服策略标注的合成多轮对话数据集，用于训练和评估线性探针。
  • 方法：使用GPT-4o生成合成对话，模拟不同场景下的说服者（ER）和被说服者（EE）之间的互动。对话涉及不同的主题、角色和人格特质。
  • 结果：生成了一个平衡的数据集，包含约100个每类样本。这些对话涵盖了不同的说服策略和人格特质，为后续的探针训练提供了丰富的训练数据。

2. 线性探针训练

  • 目的：训练能够识别说服成功、人格特质和说服策略的线性探针。
  • 方法：使用合成数据集训练三种探针，分别针对说服结果、人格特质（Big-5模型）和说服策略（逻辑、情感、可信度）。每个探针都是一个多类逻辑回归分类器，训练时使用经验风险最小化。
  • 结果：探针在训练数据上表现良好，能够准确地识别出对话中的说服特征。例如，说服探针能够识别出对话中说服成功的时刻，人格探针能够估计出被说服者的人格特质，策略探针能够检测出说服者使用的说服策略。

3. 样本级分析

  • 目的：验证探针在单个对话样本中的有效性。
  • 方法：手动检查几个随机选择的对话样本，分析探针在这些样本中的表现。
  • 结果：
    • 说服探针：能够准确地识别出对话中说服成功的时刻。例如，在一个未成功的说服样本中，探针检测到一个明显的说服概率下降，对应于被说服者的拒绝时刻。
    • 人格探针：能够揭示对话中被说服者的人格特质动态。例如，在一个未成功的说服对话中，探针检测到较低的宜人性和较高的神经质得分，而在一个成功的说服对话中，宜人性得分较高，神经质得分较低。
    • 策略探针：能够识别出说服者在对话中使用的特定说服策略。例如，在一个以可信度为主要策略的对话中，探针在对应的回合中检测到较高的可信度概率。

4. 数据集级分析

  • 目的：验证探针在整个人口级别的数据集上的表现，揭示说服动态的总体趋势。
  • 方法：在两个不同的数据集上评估探针的表现：DailyPersuasion（DP）和PersuasionforGood（PfG）。DP是一个合成数据集，PfG是一个包含人类对话的数据集。
  • 结果：
    • 说服探针：在DP数据集中，探针在对话的最后1-2个回合中表现最佳，这与DP数据集的结构特征一致。在PfG数据集中，探针在对话的中间回合表现最佳，这与人类对话中说服信号的分布一致。
    • 人格探针：在预测人格特质方面，探针的表现与基于提示的方法相当，但在某些特质上表现更好。例如，在预测外向性时，探针的表现优于基于提示的方法。
    • 策略探针：在PfG数据集中，探针的策略分布与GPT-4.1-Nano参考模型的分布更为接近，表明探针能够更准确地识别说服策略。

5. 策略与人格的相关性分析

  • 目的：探索说服策略和人格特质之间的相关性，揭示这些因素如何共同影响说服结果。
  • 方法：计算探针输出的说服策略和人格特质之间的相关性。
  • 结果：
    • 外向性与情感诉求：在PfG和DP数据集中，外向性与情感诉求策略之间存在显著的正相关性，表明外向的个体更容易被情感诉求说服。
    • 外向性与可信度诉求：在PfG数据集中，外向性与可信度诉求策略之间存在显著的负相关性，表明外向的个体对可信度诉求的敏感度较低。
    • 外向性与逻辑诉求：在DP数据集中，外向性与逻辑诉求策略之间存在显著的负相关性，表明外向的个体对逻辑诉求的敏感度较低。

通过这些实验，论文验证了线性探针在分析LLMs说服动态方面的有效性和实用性，展示了探针在样本级和数据集级分析中的表现，并揭示了说服策略和人格特质之间的复杂关系。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文中提出了使用线性探针来分析大型语言模型（LLMs）在多轮对话中的说服动态，并取得了一些积极的结果。然而，仍然有一些可以进一步探索的方向：

1. 更细致的说服策略分析

  • 当前工作：论文中主要关注了三种基本的说服策略：逻辑诉求、情感诉求和可信度诉求。这些策略基于亚里士多德的修辞三角形，是一个较为宽泛的分类。
  • 进一步探索：可以探索更细致的说服策略，例如“foot-in-the-door”（先易后难）策略、“door-in-the-face”（先难后易）策略、社会认同策略等。这些策略在实际的说服场景中可能更为具体和有效。

2. 其他人格特质模型

  • 当前工作：论文中使用了Big-5人格特质模型来分析被说服者的人格特质。
  • 进一步探索：可以考虑其他人格特质模型，例如Moral Foundations questionnaire（道德基础问卷），以探索道德和价值观如何影响说服过程。

3. 多模态数据的分析

  • 当前工作：论文主要关注了文本数据，通过对话内容来分析说服动态。
  • 进一步探索：可以结合多模态数据，如语音语调、面部表情、肢体语言等，来更全面地分析说服过程。这些额外的模态信息可能提供更丰富的线索，帮助更准确地识别说服动态。

4. 跨文化研究

  • 当前工作：论文中的实验主要基于英语对话数据。
  • 进一步探索：可以进行跨文化研究，分析不同文化背景下的说服动态。不同文化可能对说服策略和人格特质的敏感度不同，这可以揭示文化差异对说服过程的影响。

5. 长期说服效果的分析

  • 当前工作：论文主要关注了短期的说服效果，即在对话过程中是否成功说服了对方。
  • 进一步探索：可以研究长期的说服效果，例如被说服者在对话后的行为变化、态度的持久性等。这需要设计更长期的实验和跟踪机制。

6. 对抗性说服场景的分析

  • 当前工作：论文中的实验主要关注了合作性的说服场景。
  • 进一步探索：可以研究对抗性的说服场景，例如在辩论、谈判或信息战中，LLMs如何进行说服。这些场景可能需要更复杂的策略和更高的适应性。

7. 模型架构和规模的影响

  • 当前工作：论文中使用了Llama-3.2-3b模型进行探针训练。
  • 进一步探索：可以测试更大规模的模型，如Llama-2、GPT-4等，以验证探针方法的可扩展性和在更大模型上的表现。此外，可以探索不同架构的模型，如Transformer-XL、Reformer等，以了解模型架构对说服动态分析的影响。

8. 实时应用和反馈机制

  • 当前工作：论文中的探针主要用于离线分析。
  • 进一步探索：可以设计实时应用的探针，用于动态监测和调整LLMs的说服行为。例如，根据实时反馈调整说服策略，以提高说服成功率。

9. 伦理和社会影响

  • 当前工作：论文中提到了一些潜在的风险，如滥用说服策略和放大数据集中的偏差。
  • 进一步探索：可以深入研究这些伦理和社会影响，提出相应的解决方案和规范，以确保LLMs的说服能力被合理和负责任地使用。

通过这些进一步的探索，可以更全面地理解LLMs在多轮对话中的说服动态，并为开发更有效的说服策略和工具提供理论支持。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文探讨了大型语言模型（LLMs）如何在多轮对话中影响人类的观点和信念，即LLMs的说服能力。研究的核心问题是理解这种说服动态如何在对话中展开，以及如何通过分析模型的内部表示来揭示这一过程。以下是论文的主要内容总结：

研究背景与动机

  • LLMs的说服能力：LLMs已被证明具有与人类相当的说服能力，但目前对于这种说服动态的理解还非常有限。
  • 认知科学的视角：说服是一个复杂的认知过程，涉及说服者、被说服者和信息内容等多个因素。本文借鉴认知科学的理论，特别是人格特质和说服策略对说服结果的影响，来设计研究框架。

研究方法

  • 线性探针技术：利用线性探针（linear probes）分析LLMs的内部表示，这些探针能够捕捉到与说服相关的特征。
  • 合成数据生成：使用GPT-4o生成合成的多轮对话数据，涵盖不同的说服场景、人格特质和说服策略。
  • 探针训练：开发三种专门的探针，分别针对说服结果、人格特质和说服策略进行训练。

实验设计

  • 评估数据集：使用DailyPersuasion（DP）和PersuasionforGood（PfG）两个数据集进行评估，DP是合成数据集，PfG是包含人类对话的数据集。
  • 模型比较：将线性探针的结果与基于提示（prompting）的方法进行比较，评估探针的效率和准确性。

关键结论

  • 样本级分析：线性探针能够准确地识别出对话中说服成功的时刻、被说服者的人格特质和说服者使用的说服策略。
  • 数据集级分析：在DP数据集中，说服信号集中在对话的最后1-2个回合；在PfG数据集中，说服信号集中在对话的中间回合。这表明在自然对话中，说服信号的分布与合成数据有所不同。
  • 策略与人格的相关性：外向性人格特质与情感诉求策略之间存在显著的正相关性，而与逻辑和可信度诉求策略之间存在显著的负相关性。这表明外向的个体更容易被情感诉求说服，而对逻辑和可信度诉求的敏感度较低。

进一步探索的方向

  • 更细致的说服策略分析：探索更具体的说服策略，如“foot-in-the-door”策略。
  • 其他人格特质模型：考虑使用其他模型，如道德基础问卷，以探索道德和价值观对说服的影响。
  • 多模态数据的分析：结合语音语调、面部表情等多模态数据，更全面地分析说服过程。
  • 跨文化研究：研究不同文化背景下的说服动态。
  • 长期说服效果的分析：研究被说服者在对话后的行为变化和态度持久性。
  • 对抗性说服场景的分析：研究在辩论、谈判等对抗性场景中的说服策略。
  • 模型架构和规模的影响：测试更大规模的模型，验证探针方法的可扩展性。
  • 实时应用和反馈机制：设计实时应用的探针，动态调整LLMs的说服行为。
  • 伦理和社会影响：深入研究LLMs说服能力的伦理和社会影响，提出相应的解决方案和规范。

通过这些研究，论文不仅提供了一种新的方法来分析LLMs的说服动态，还揭示了在多轮对话中影响说服成功的关键因素。这些发现为未来的研究和应用提供了重要的理论支持。

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: Brandon Jaipersaud, David Krueger, Ekdeep Singh Lubana

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

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.05625v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.05625v1

Published: 2025-08-07T17:58:41Z

2. Cooper: Co-Optimizing Policy and Reward Models in Reinforcement Learning for Large Language Models

Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable performance in reasoning tasks, where reinforcement learning (RL) serves as a key algorithm for enhancing their reasoning capabilities. Currently, there are two mainstream reward paradigms: model-based rewards and rule-based rewards. However, both approaches suffer from limitations: rule-based rewards lack robustness, while model-based rewards are vulnerable to reward hacking. To address these issues, we propose Cooper(Co-optimizing Policy Model and Reward Model), a RL framework that jointly optimizes both the policy model and the reward model. Cooper leverages the high precision of rule-based rewards when identifying correct responses, and dynamically constructs and selects positive-negative sample pairs for continued training the reward model. This design enhances robustness and mitigates the risk of reward hacking. To further support Cooper, we introduce a hybrid annotation strategy that efficiently and accurately generates training data for the reward model. We also propose a reference-based reward modeling paradigm, where the reward model takes a reference answer as input. Based on this design, we train a reward model named VerifyRM, which achieves higher accuracy on VerifyBench compared to other models of the same size. We conduct reinforcement learning using both VerifyRM and Cooper. Our experiments show that Cooper not only alleviates reward hacking but also improves end-to-end RL performance, for instance, achieving a 0.54% gain in average accuracy on Qwen2.5-1.5B-Instruct. Our findings demonstrate that dynamically updating reward model is an effective way to combat reward hacking, providing a reference for better integrating reward models into RL.

中文摘要

大型语言模型（LLMs）在推理任务中表现出色，而强化学习（RL）作为增强其推理能力的关键算法，目前有两种主流的奖励范式：基于模型的奖励和基于规则的奖励。然而，这两种方法都有其局限性：基于规则的奖励缺乏鲁棒性，而基于模型的奖励则容易受到奖励攻击。为了解决这些问题，我们提出了Cooper（共同优化策略模型和奖励模型），这是一种共同优化策略模型和奖励模型的RL框架。Cooper在识别正确响应时利用基于规则的奖励的高精度，并动态构建和选择正负样本对，以便继续训练奖励模型。该设计增强了鲁棒性，减轻了奖励攻击的风险。为了进一步支持Cooper，我们引入了一种混合注释策略，能够高效且准确地为奖励模型生成训练数据。我们还提出了一种基于参考的奖励建模范式，在这种范式中，奖励模型将参考答案作为输入。基于这一设计，我们训练了一种名为VerifyRM的奖励模型，其在VerifyBench上相比同尺寸其它模型实现了更高的准确性。我们对VerifyRM和Cooper进行了强化学习实验。我们的实验表明，Cooper不仅缓解了奖励攻击，还提高了端到端的RL表现，例如，在Qwen2.5-1.5B-Instruct上平均准确性提升了0.54%。我们的研究结果表明，动态更新奖励模型是对抗奖励攻击的有效方式，为更好地将奖励模型整合到RL中提供了参考。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决在强化学习（Reinforcement Learning, RL）中用于提升大型语言模型（Large Language Models, LLMs）推理能力时，奖励模型（Reward Models, RMs）存在的两个主要问题：

  1. 奖励模型的脆弱性（Reward Hacking）：基于模型的奖励（model-based rewards）在参数固定时容易被策略模型（policy model）利用，从而产生奖励欺骗（reward hacking）。这意味着策略模型可能会发现奖励模型的漏洞，并通过生成特定的输出模式来获得高分，而这些输出可能在实际中是错误的。这种现象可能导致训练后期出现灾难性的失败。

  2. 奖励模型的鲁棒性不足（Lack of Robustness）：基于规则的奖励（rule-based rewards）虽然在识别正确响应时具有高精度，但缺乏鲁棒性，容易因输出格式的多样性而误判。这限制了模型的进一步优化，尤其是在面对不同模型生成的多样化输出时。

为了解决这些问题，论文提出了一个名为Cooper（Co-optimizing Policy Model and Reward Model）的强化学习框架，该框架能够同时优化策略模型和奖励模型。Cooper通过利用基于规则的奖励在识别正确响应时的高精度，并动态构建和选择正负样本对来持续训练奖励模型，从而增强了鲁棒性并降低了奖励欺骗的风险。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提及了以下几类相关研究：

强化学习用于大型语言模型

  • 早期的强化学习方法：如InstructGPT（Ouyang et al., 2022），展示了通过在人类偏好数据上微调大型语言模型（LLMs）来显著提高响应的有用性和对齐性。然而，这种方法通常计算成本高、依赖于大规模的人工标注。
  • 简化强化学习过程的方法：
    • 直接偏好优化（Direct Preference Optimization, DPO）（Rafailov et al., 2023）：将强化学习从人类反馈（RLHF）目标重新表述为偏好对上的对比损失，消除了奖励模型训练和基于采样的更新的需要。
    • 强化学习与人工智能反馈（Reinforcement Learning with AI Feedback, RLAIF）（Bai et al., 2022）：提出用人工智能生成的反馈代替人类偏好数据，显著降低了标注成本并提高了可扩展性。

奖励模型用于强化学习

  • 奖励模型的分类：
    • 判别式奖励模型（Discriminative Reward Models）（Cai et al., 2024; Zang et al., 2025）：通常作为对响应序列的分类器实现，分配二元或细粒度的偏好分数。
    • 生成式奖励模型（Generative Reward Models）（Liu et al., 2025; Alexandru et al., 2025; Hong et al., 2025）：在产生标量奖励之前生成文本反馈或批评。
    • 隐式奖励模型（Implicit Reward Models）（Lambert et al., 2024a）：通常通过DPO（Rafailov et al., 2023）优化，将模型似然解释为奖励信号。
    • 此外，奖励模型还可以根据是针对最终输出分配标量反馈（结果奖励模型，Outcome Reward Models, ORMs）（Liu et al., 2024a; Cobbe et al., 2021），还是评估中间推理步骤以提供更密集且更可解释的监督（过程奖励模型，Process Reward Models, PRMs）（Setlur et al., 2025）进行分类。论文中的VerifyLM属于判别式奖励模型和结果奖励模型。

带可验证奖励的强化学习

  • 强化学习与可验证奖励（Reinforcement Learning with Verifiable Rewards, RLVR）（Guo et al., 2025a; Lambert et al., 2024a; Yue et al., 2025）：利用基于规则的验证函数（例如精确答案匹配或逻辑一致性检查）自动生成奖励信号。例如，DeepSeek-R1（Guo et al., 2025a）通过结合监督预训练和组相对策略优化（Group Relative Policy Optimization, GRPO）（Shao et al., 2024）的多阶段流程，实现了强大的推理性能。Cooper从这些在强化学习中通过RLVR增强推理的最新进展中汲取灵感，通过符号验证筛选出策略模型的正确响应，从而构建偏好数据以更新奖励模型。

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强化学习中奖励模型存在的问题：

1. 提出Cooper框架

Cooper是一个强化学习框架，能够同时优化策略模型和奖励模型。它通过以下两个阶段实现：

  • 策略模型优化：遵循组相对策略优化（Group Relative Policy Optimization, GRPO）范式，通过采样和评分响应来优化策略模型，并基于组内归一化的优势和KL正则化进行策略更新。
  • 奖励模型优化：通过对比学习持续优化奖励模型，使用高精度的基于规则的信号识别的正样本和由助手LLM生成的负样本来更新奖励模型。

2. 构建参考答案基础的奖励模型VerifyRM

  • 数据准备：
    • 问题-参考答案-完成三元组收集：从7个常用的数学推理数据集中收集问题及其对应的参考答案，并使用11个主流的LLMs为这些问题生成完成，共收集了65K问题-参考答案-完成三元组。
    • 混合标注正确性：采用混合标注方法，结合基于规则的验证器（如Math-Verify）和基于LLM的验证器（如Qwen3-4B），仅保留两种方法在正确性标签上达成一致的样本，最终得到58.7K个样本用于训练VerifyRM。
  • 奖励模型训练：将奖励模型设计为一个文本分类器，并将参考答案纳入奖励模型的输入。使用二元交叉熵损失进行训练，以提高奖励模型在推理任务中的准确性。

3. 实验验证

  • VerifyRM的验证：通过在VerifyBench上的实验，VerifyRM取得了89.42%的准确率，超过了同规模的现有奖励模型。
  • Cooper的验证：在多个数学推理基准测试中，使用Cooper训练的模型在平均准确率上优于基于规则和固定奖励模型的强化学习基线，例如在Qwen2.5-1.5B-Instruct上实现了0.54%的增益。

4. 动态更新奖励模型

论文证明了在强化学习训练过程中动态调整奖励模型参数可以有效缓解奖励欺骗现象，为如何更好地将奖励模型整合到强化学习中提供了有益的见解。

Q: 论文做了哪些实验？

Authors: Haitao Hong, Yuchen Yan, Xingyu Wu, Guiyang Hou, Wenqi Zhang, Weiming Lu, Yongliang Shen, Jun Xiao

Categories: cs.CL, cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.05613v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.05613v1

Published: 2025-08-07T17:53:56Z

3. TreeDiff: AST-Guided Code Generation with Diffusion LLMs

Recent advances in diffusion-based language models have opened new possibilities for controllable and bidirectional sequence generation. These models provide an alternative to traditional autoregressive approaches by framing text generation as an iterative denoising process. However, applying diffusion models to structured domains such as source code remains a significant challenge. Programming languages differ from natural language in that they follow strict syntactic and semantic rules, with hierarchical organization that must be preserved for correctness. Standard token-level corruption techniques used during training often ignore this structure, which may hinder the model’s ability to learn meaningful representations of code. To address this limitation, we propose a syntax-aware diffusion framework that incorporates structural priors from Abstract Syntax Trees (ASTs) into the denoising process. Instead of masking individual tokens at random, we selectively corrupt syntactically meaningful code spans derived from AST subtrees. This enables the model to reconstruct programs in a way that respects grammatical boundaries and captures long-range dependencies. Experimental results demonstrate that syntax-aware corruption significantly improves syntactic correctness, reconstruction accuracy, and generalization to unseen code patterns. These findings highlight the potential of incorporating structural information into diffusion-based training and suggest that syntax-guided denoising is a promising direction for advancing diffusion-based language models in code generation tasks.

中文摘要

最近在基于扩散的语言模型方面的进展为可控和双向序列生成开辟了新的可能性。这些模型通过将文本生成框架化为一个迭代去噪过程，为传统的自回归方法提供了一种替代方案。然而，将扩散模型应用于结构化领域，如源代码，仍然是一个重大挑战。编程语言与自然语言不同，因为它们遵循严格的句法和语义规则，并且必须保持层次结构以确保正确性。在训练过程中使用的标准令牌级损坏技术往往忽视这种结构，这可能会阻碍模型学习代码的有意义表示。为了解决这一局限性，我们提出了一种意识到句法的扩散框架，该框架将抽象语法树（AST）中的结构先验融入去噪过程。我们不是随机遮掩单个令牌，而是选择性地损坏来自AST子树的具有句法意义的代码段。这使模型能够以尊重语法边界并捕捉长距离依赖关系的方式重构程序。实验结果表明，意识到句法的损坏显著提高了句法正确性、重构准确性和对未见代码模式的泛化能力。这些发现突显了将结构信息纳入基于扩散的训练的潜力，并暗示句法引导去噪是推进基于扩散的语言模型在代码生成任务中发展的一个有前景的方向。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决将扩散模型（diffusion models）应用于代码生成任务时面临的一个关键问题：如何在训练过程中有效地处理编程语言的结构化特性。具体来说，编程语言与自然语言不同，它遵循严格的语法和语义规则，并且具有层次化的组织结构，这些特性必须在代码生成中得到保留以确保代码的正确性。然而，传统的扩散模型在训练时通常采用随机的标记级（token-level）破坏（corruption）技术，这种技术忽略了代码的结构化特性，可能导致模型生成在语法上无效的中间序列，并且难以捕捉代码的作用域和控制流依赖关系，从而限制了模型在复杂编程任务上的学习和泛化能力。

为了解决这一问题，论文提出了一种语法感知（syntax-aware）的扩散框架，该框架将抽象语法树（Abstract Syntax Tree, AST）中的结构先验信息整合到去噪过程中。这种方法不是随机地掩盖单个标记，而是选择性地破坏从AST子树派生出的在语法上有意义的代码片段，从而使模型能够以尊重语法边界并捕捉长距离依赖关系的方式重建程序。通过使破坏过程与代码的底层结构对齐，该方法促使模型内化编程语言的组合性质。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了以下相关研究：

扩散模型在语言建模中的应用

  • Nie et al. (2025)：研究了扩散语言模型在文本生成中的应用，提出了通过迭代去噪来生成数据的方法，并展示了其在开放域文本生成、对话建模和文档补全等任务中的优势。
  • Austin et al. (2021a)：提出了结构化扩散模型，用于离散状态空间中的文本生成，为后续扩散模型的研究奠定了基础。
  • Li et al. (2022a)：进一步探索了扩散模型在可控文本生成中的应用，通过改进的去噪过程提高了生成文本的质量和可控性。

抽象语法树（AST）在代码建模中的应用

  • Neamtiu et al. (2005)：研究了如何利用AST来理解源代码的演变，通过AST匹配来分析代码的变化。
  • Alon et al. (2019)：提出了基于树的编码器，用于代码表示学习，展示了AST在代码嵌入中的有效性。
  • Hellendoorn et al. (2020)：研究了全局关系模型在源代码建模中的应用，利用AST来捕捉代码中的长距离依赖关系。
  • Yin and Neubig (2017)：提出了抽象语法网络，用于代码生成和语义解析，展示了AST在指导代码生成中的潜力。
  • Rabinovich et al. (2017)：研究了如何利用AST来约束解码器，以生成符合语法的代码。

长链推理训练

  • Zhu et al. (2025a)：研究了长链推理在语言模型中的应用，提出了通过多步推理来提高模型的复杂推理能力。
  • Lin et al. (2025)：探讨了如何通过监督链式推理来促进模型对长文本的理解。
  • Guo et al. (2024)：介绍了DeepSeek-Coder，强调了在多跳编程轨迹和长范围编辑序列中训练的重要性。
  • Zhao et al. (2024a)：提出了CodeGemma，一个基于Gemma的开放代码模型，强调了长链推理在代码生成中的作用。
  • Rozière et al. (2023)：研究了CodeLLaMA，一个用于代码的大型语言模型，展示了长链推理在代码生成中的重要性。

这些相关研究为本文提出的语法感知扩散框架提供了理论基础和技术支持，特别是在如何利用结构化信息来提高模型性能方面提供了重要的启示。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下方法解决将扩散模型应用于代码生成时如何保留编程语言结构化特性的问题：

提出语法感知扩散框架

  • 利用抽象语法树（AST）：将AST作为结构先验信息整合到去噪过程中。AST能够以树状结构表示源代码的语法组成，每个节点代表一个语法构造，如语句、表达式或控制块，从而捕捉代码的层次化和组合性质。
  • 选择性破坏代码片段：与传统的随机标记级破坏技术不同，该框架选择性地破坏从AST子树派生出的在语法上有意义的代码片段。例如，可以将一个完整的for循环或if语句作为一个代码片段进行破坏，而不是随机破坏单个标记。这样，模型在重建代码时能够以尊重语法边界的方式进行，避免生成语法上无效的中间序列。

AST引导的掩码策略

  • 基于AST的掩码操作：设计了多种基于AST的掩码操作，例如：
    • 丢弃或打乱整个子树：在训练过程中，随机选择AST的子树并将其丢弃或打乱，迫使模型学习如何从上下文中重建完整的代码结构。
    • 替换节点标签：在保持节点的子节点数量（即保持节点的“arity”）不变的情况下，随机替换AST中某些节点的标签。例如，将一个if语句的标签替换为while，但保持其条件和代码块的结构不变，这有助于模型学习不同语法构造之间的语义关系。
    • 注入类型一致的占位符：在AST的某些位置注入占位符，这些占位符在语法上与所在位置的类型一致。例如，在一个表达式的位置注入一个变量名占位符，而不是随机的标记，从而确保中间的噪声状态在语法上是合理的，便于模型进行有效的重建。
  • 期望保持的跨度采样：在给定的破坏率下，通过计算每个AST跨度的掩码概率，使得在期望中保持全局破坏预算。具体来说，对于每个AST跨度，根据其长度计算一个掩码概率，然后根据这个概率决定是否对该跨度进行掩码操作。这种方法在保持全局破坏预算的同时，能够根据代码的语法结构进行灵活的掩码操作。
  • 算法实现：通过算法1详细描述了AST引导的掩码过程。该算法首先根据破坏率计算目标掩码标记的数量，然后对AST跨度进行随机打乱和迭代。对于每个跨度，计算其掩码概率，并根据该概率决定是否对该跨度进行掩码操作。如果当前掩码标记的数量已经达到目标预算，则停止掩码操作。如果还需要更多的掩码标记，则从尚未掩码的标记中随机选择以满足预算。最后，将掩码标记替换为特殊的[MASK]标记，生成破坏后的序列。

实验验证

  • 数据集：在OpenCodeReasoning数据集上进行实验，该数据集包含150,000个样本，每个样本包括自然语言提示、中间推理链和最终代码解决方案。这种数据集的结构使得模型能够在自然语言、推理和代码生成阶段进行细粒度的归纳偏差学习。
  • 评估指标：使用pass@1指标来衡量生成质量，即模型生成的单个最高评分样本与参考解决方案完全匹配的概率。这种指标反映了用户在实际场景中通常只检查模型的最佳预测这一现实需求。
  • 基线模型：与多种基线模型进行比较，包括未进行额外微调的LLaDA-8B-Instruct模型、采用随机标记级掩码的模型以及采用基于AST节点类型分配掩码概率的模型。
  • 结果：实验结果表明，语法感知的破坏方法在多个基准测试中显著提高了性能。例如，在HumanEval基准测试中，该方法在512标记和1024标记的提示下分别达到了32.93%和36.59%的pass@1，优于指令微调的LLaDA基线模型和随机掩码变体。在MBPP基准测试中，该方法在512标记的提示下达到了33.07%的pass@1，优于其他基线模型。这些结果表明，结合语法感知的跨度掩码和精心设计的噪声调度可以显著提高代码生成的质量，尤其是在处理更长和更复杂的输入时，结构意识和长距离推理至关重要。

通过上述方法，论文有效地解决了将扩散模型应用于代码生成时如何保留编程语言结构化特性的问题，提高了代码生成的语法正确性、重建准确性和对未见代码模式的泛化能力。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验：

数据集

  • OpenCodeReasoning 数据集：包含 150,000 个样本，每个样本包括自然语言提示、中间推理链和最终代码解决方案。数据集被划分为训练集和验证集，其中训练集用于训练模型，验证集用于超参数调整和模型选择。
  • HumanEval 基准测试：用于评估模型在代码生成任务上的性能，包含一系列编程问题及其对应的参考解决方案。
  • MBPP 基准测试：另一个用于评估代码生成性能的基准测试，包含多个编程问题及其参考解决方案。

评估指标

  • pass@1：计算模型生成的单个最高评分样本与参考解决方案完全匹配的概率。具体来说，对于每个测试实例，模型生成 n 个候选输出（在实验中 n = 1），根据模型的对数似然对这些候选输出进行评分，如果最高评分的候选输出能够编译并通过所有单元测试，则认为该实例被解决。pass@1 的计算公式为： [ \text{pass@1} = \frac{c}{N} ] 其中，( N ) 是测试实例的总数，( c ) 是被解决的实例数。

基线模型

  • LLaDA-original：使用预训练的 LLaDA-8B-Instruct 模型，不进行任何额外的微调。作为零样本（zero-shot）参考，反映了模型在未经过特定任务训练时的推理和生成能力。
  • LLaDA + Random Masking：在 LLaDA 模型的基础上，采用标准的去噪目标进行微调，其中标记在推理和代码区域中均匀随机地被掩盖。这种设置不包含任何结构信息，作为结构不可知（structure-agnostic）的基线，通常用于语言模型的预训练。
  • LLaDA + AST Token Masking：在 LLaDA 模型的基础上，引入基于代码的抽象语法树（AST）的细粒度结构感知去噪。根据 AST 节点的语义角色为每个代码标记分配掩盖概率。例如，不同类型的代码标记（如赋值语句、函数调用、条件语句等）会根据其在 AST 中的节点类型被赋予不同的掩盖概率。然后在标记级别上应用掩盖，使模型能够学习结构敏感的表示，同时避免过度掩盖语法上关键的元素。

目标模型

  • AST Span + ε（本文提出的方法）：进一步扩展了基于 AST 的策略，通过掩盖整个 AST 跨度而不是单个标记来尊重语法边界，避免代码构造的碎片化。在推理区域应用随机标记级掩盖，在代码区域应用跨度级掩盖。此外，为了提高训练的稳定性，设计了一个自适应的掩盖时间表，其中掩盖率 ε 随时间使用余弦时间表衰减。这种基于课程的学习策略使模型在训练的早期阶段接触到低噪声输入，以便首先学习核心模式，然后逐渐增加难度，以增强对更嘈杂环境的泛化能力。

实验设置

  • 训练细节：模型以最大输入长度 4,096 个标记进行训练，以平衡表达性推理和计算效率。每个 GPU 处理一个示例，梯度在 16 步中累积，产生 128 的有效批量大小。使用 AdamW 优化器和包含 10% 预热阶段的余弦衰减学习率时间表进行优化。在初步学习率扫描中，5 × 10⁻⁵ 的学习率在验证性能上表现最佳，因此在所有后续实验中采用该学习率。从处理了 150,000 个示例的检查点重新开始训练，以加速收敛。每 50 步在验证集上进行评估，并在验证损失停止改善时应用早停。

实验结果

  • HumanEval 基准测试：本文提出的方法在 512 个标记和 1024 个标记的提示下分别达到了 32.93% 和 36.59% 的 pass@1，优于指令微调的 LLaDA 基线模型（28.66% 和 32.32%）和随机掩码变体（31.71% 和 33.54%）。这表明语法感知的破坏方法能够更好地捕捉代码的结构化特性，从而提高代码生成的准确性和泛化能力。
  • MBPP 基准测试：本文提出的方法在 512 个标记的提示下达到了 33.07% 的 pass@1，优于 LLaDA 基线模型（25.89%）和随机掩码变体（31.13%）。这进一步证明了语法感知破坏方法在代码生成任务中的有效性，尤其是在处理更复杂的编程问题时。

定性研究

  • HumanEval/54：任务是检查两个字符串是否包含相同的字符集，不考虑字符频率。语法感知模型正确地应用了 set() 函数和等式比较，与任务语义直接对齐。而随机掩码模型使用了 sorted() 函数进行比较，这实际上假设了字符的多重性是相同的，从而进行了变位词检查而不是真正的集合恒等性比较。这反映了在没有结构化指导的情况下训练的标记级模型倾向于过度泛化模式。
  • HumanEval/74：任务是给定两个字符串列表，返回总字符数较少的列表。如果两个列表的总字符数相同，则返回第一个列表。语法感知模型将每个列表的操作隔离在自己的代码块中，清晰地执行了聚合、比较和处理平局的操作。而随机掩码基线则通过比较列表的长度来简化问题，这是一个字符数的糟糕代理，然后回溯计算字符串长度，引入了冗余的分支并模糊了策略。这种不一致性源于其缺乏结构化偏差。语法感知模型通过 AST 导出的先验知识，将任务分解为模块化、语义对齐的操作，从而产生稳健、可解释的推理，并具有清晰的逻辑边界。
  • HumanEval/133：任务是给定一个数字列表，返回列表中每个数字向上取整后的平方和。语法感知模型生成了一个真正模块化且可执行的解决方案：它明确导入了 math 模块，逐元素应用 math.ceil（即使列表为空也能优雅地处理），然后计算平方和——每个步骤都封装在自己的、语义连贯的代码块中。这反映了模型通过 AST 引导的破坏所学到的结构泛化能力，产生了可读性强、易于维护的代码。相比之下，随机掩码模型省略了导入，并内联了操作而没有清晰的边界，暗示它依赖于部分记忆的标记模式，而不是基于上下文的重构。它的输出在孤立情况下可能看起来是正确的，但在没有隐式上下文的情况下会在运行时失败，这突显了训练模型以恢复完整的程序结构，而不仅仅是表面标记跨度，对于稳健的代码生成至关重要。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文中提到了以下可以进一步探索的点：

更大规模的模型

  • GPT-4 级别模型：论文中提到，他们没有在像 GPT-4 这样极其大规模的模型上进行评估。未来可以探索将语法感知扩散框架应用于更大规模的模型，以了解其在更强大的模型上的表现和潜力。
  • 黑箱设置：目前的实验主要集中在白箱训练，即完全访问 AST 和梯度。未来可以探索在黑箱设置下应用该框架，即在没有直接访问模型内部结构和梯度的情况下，如何利用语法感知扩散方法来提高代码生成的性能。

更广泛的任务和领域

  • 程序合成：论文中提到，目前的评估主要集中在代码的重建和补全任务上。未来可以探索将该方法应用于更复杂的程序合成任务，例如从自然语言描述直接生成完整的程序，而不仅仅是代码片段的补全。
  • 多文件推理：目前的实验主要集中在单个代码片段的生成。未来可以探索如何将语法感知扩散框架扩展到多文件推理任务，例如生成涉及多个文件和模块的复杂程序，这需要模型能够理解和生成跨文件的依赖关系和交互逻辑。
  • 其他结构化领域：论文指出，语法感知扩散框架的思路可以应用于其他具有结构化特性的领域，例如文档生成、对话建模等。在这些领域中，可以利用领域特定的结构（如文档的篇章结构、对话的逻辑结构等）来指导扩散模型的训练，从而提高生成内容的质量和一致性。

更广泛的结构先验

  • 更丰富的结构信息：虽然论文中已经利用了 AST 来提供结构先验，但还可以探索如何整合更多类型的结构信息，例如代码的语义信息、类型信息、数据流信息等，以进一步提高模型对代码结构的理解和生成能力。
  • 跨语言结构信息：目前的实验主要集中在单一编程语言上。未来可以探索如何将语法感知扩散框架应用于跨语言代码生成任务，例如将一种语言的代码转换为另一种语言的代码，或者在多种语言之间进行代码生成和理解。这需要模型能够理解和处理不同语言之间的结构差异和相似性。

更高效的训练和优化

  • 训练效率：虽然论文中已经提出了一种高效的 AST 引导的掩码算法，但还可以进一步探索如何提高训练过程的效率，例如通过优化掩码策略、改进模型架构或采用更高效的训练算法，以减少训练时间和计算资源消耗。
  • 优化方法：可以探索不同的优化方法和超参数调整策略，以进一步提高模型的性能和泛化能力。例如，可以尝试不同的学习率调度策略、正则化方法或模型融合技术，以找到更适合语法感知扩散框架的优化方案。

更深入的理论分析

  • 理论基础：虽然论文展示了语法感知扩散框架在实践中的有效性，但还可以进一步深入研究其理论基础，例如从信息论、概率论或语言学的角度来分析为什么语法感知的掩码策略能够提高代码生成的性能，以及如何更好地设计和选择掩码策略以最大化模型的收益。
  • 泛化能力分析：可以对模型的泛化能力进行更深入的理论分析，例如通过研究模型在不同类型的代码数据、不同编程语言和不同任务上的泛化表现，来了解语法感知扩散框架对模型泛化能力的影响机制，以及如何进一步提高模型的泛化能力。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: ### 论文标题 TreeDiff: AST-Guided Code Generation with Diffusion LLMs

作者信息

Yiming Zeng, Jinghan Cao, Zexin Li, Yiming Chen, Tao Ren, Dawei Xiang, Xidong Wu, Shangqian Gao, Tingting Yu

机构信息

  • University of Connecticut
  • San Francisco State University
  • University of California, Riverside
  • National University of Singapore
  • University of Pittsburgh
  • Florida State University

论文摘要

本文提出了一种语法感知的扩散框架，用于将抽象语法树（AST）结构整合到扩散型语言模型的去噪过程中。该框架通过选择性地破坏从AST子树派生出的在语法上有意义的代码片段，而不是随机破坏单个标记，使模型能够以尊重语法边界并捕捉长距离依赖关系的方式重建程序。实验结果表明，这种语法感知的破坏方法显著提高了代码生成的语法正确性、重建准确性和对未见代码模式的泛化能力，展示了将结构信息整合到扩散模型训练中的潜力。

研究背景

  • 扩散模型在语言生成中的应用：扩散模型通过迭代去噪被破坏的序列来进行文本生成，与传统的自回归解码器相比，它们能够实现双向推理和灵活的条件控制，在开放域文本生成、对话建模和文档补全等任务中取得了良好的效果。
  • 代码生成的重要性：代码生成已成为评估语言模型的重要基准，广泛应用于软件开发、教育和自动化等领域。然而，将扩散模型应用于代码生成面临挑战，因为编程语言具有严格的语法和语义规则以及层次化的组织结构，而传统的标记级破坏技术忽略了这些结构特性，导致模型生成的代码在语法上可能无效，并且难以捕捉代码的作用域和控制流依赖关系。

研究方法

  • 语法感知扩散框架：利用抽象语法树（AST）作为结构先验信息，指导训练过程中的掩码操作。AST能够以树状结构表示源代码的语法组成，每个节点代表一个语法构造，如语句、表达式或控制块。
  • AST引导的掩码策略：
    • 丢弃或打乱整个子树：随机选择AST的子树并将其丢弃或打乱，迫使模型学习如何从上下文中重建完整的代码结构。
    • 替换节点标签：在保持节点的子节点数量不变的情况下，随机替换AST中某些节点的标签，帮助模型学习不同语法构造之间的语义关系。
    • 注入类型一致的占位符：在AST的某些位置注入占位符，这些占位符在语法上与所在位置的类型一致，确保中间的噪声状态在语法上是合理的。
    • 期望保持的跨度采样：在给定的破坏率下，通过计算每个AST跨度的掩码概率，使得在期望中保持全局破坏预算，根据代码的语法结构进行灵活的掩码操作。
  • 算法实现：通过算法1详细描述了AST引导的掩码过程，包括计算目标掩码标记的数量、对AST跨度进行随机打乱和迭代、根据掩码概率决定是否对跨度进行掩码操作等步骤。

实验

  • 数据集：在OpenCodeReasoning数据集上进行实验，包含150,000个样本，每个样本包括自然语言提示、中间推理链和最终代码解决方案。
  • 评估指标：使用pass@1指标衡量生成质量，即模型生成的单个最高评分样本与参考解决方案完全匹配的概率。
  • 基线模型：
    • LLaDA-original：未进行额外微调的LLaDA-8B-Instruct模型。
    • LLaDA + Random Masking：采用随机标记级掩码的模型。
    • LLaDA + AST Token Masking：根据AST节点类型分配掩码概率的模型。
  • 目标模型：AST Span + ε（本文提出的方法），在推理区域应用随机标记级掩码，在代码区域应用跨度级掩码，并采用自适应的掩码时间表。
  • 实验结果：
    • 在HumanEval基准测试中，本文方法在512标记和1024标记的提示下分别达到了32.93%和36.59%的pass@1，优于其他基线模型。
    • 在MBPP基准测试中，本文方法在512标记的提示下达到了33.07%的pass@1，优于其他基线模型。
  • 定性研究：通过比较随机掩码模型和语法感知模型在HumanEval任务上的输出，展示了语法感知模型在生成更符合任务语义和结构的代码方面的优势。

结论

本文提出的语法感知扩散框架通过整合AST结构到扩散模型的去噪过程中，有效地提高了代码生成的语法正确性、重建准确性和泛化能力。该框架强调了在训练扩散模型时整合领域特定结构信息的重要性，并为在代码生成任务中应用扩散模型提供了一种新的方向。未来的工作可以进一步探索更广泛的结构先验、更高效的训练方法以及在其他结构化领域中的应用。

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: Yiming Zeng, Jinghan Cao, Zexin Li, Yiming Chen, Tao Ren, Dawei Xiang, Xidong Wu, Shangqian Gao, Tingting Yu

Categories: cs.CL

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.01473v2.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.01473v2

Published: 2025-08-02T19:46:09Z

4. Iterative Learning of Computable Phenotypes for Treatment Resistant Hypertension using Large Language Models

Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities for medical question answering and programming, but their potential for generating interpretable computable phenotypes (CPs) is under-explored. In this work, we investigate whether LLMs can generate accurate and concise CPs for six clinical phenotypes of varying complexity, which could be leveraged to enable scalable clinical decision support to improve care for patients with hypertension. In addition to evaluating zero-short performance, we propose and test a synthesize, execute, debug, instruct strategy that uses LLMs to generate and iteratively refine CPs using data-driven feedback. Our results show that LLMs, coupled with iterative learning, can generate interpretable and reasonably accurate programs that approach the performance of state-of-the-art ML methods while requiring significantly fewer training examples.

中文摘要

大型语言模型（LLMs）在医学问答和编程方面展示了显著的能力，但它们在生成可解释的可计算表型（CPs）方面的潜力尚未充分探索。在本研究中，我们探讨LLMs是否能为六种不同复杂性的临床表型生成准确且简明的CPs，这可以用于实现可扩展的临床决策支持，以改善高血压患者的护理。除了评估零样本表现外，我们还提出并测试了一种合成、执行、调试、指导的策略，利用LLMs生成并迭代改进CPs，通过数据驱动的反馈。我们的结果表明，结合迭代学习的LLMs能够生成可解释且相当准确的程序，其表现接近最先进的机器学习方法，同时所需的训练示例显著减少。

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利用大型语言模型（LLMs）生成可计算表型（Computable Phenotypes, CPs）的问题，特别是针对治疗抵抗性高血压（Treatment Resistant Hypertension, TRH）及其相关临床表型。具体来说，研究的主要目标包括：

  1. 验证LLMs生成临床相关CPs的能力：研究者们探索LLMs是否能够为不同复杂程度的临床表型（如高血压、伴有低血钾的高血压和表型治疗抵抗性高血压）生成准确且简洁的CPs。
  2. 评估不同提示（prompt）详细程度对CPs生成的影响：研究者们研究了在提示中包含不同程度的表型描述细节时，LLMs生成的CPs的准确性和复杂性如何变化。
  3. 比较LLMs生成的CPs与传统可解释机器学习方法的性能：研究者们将LLMs生成的CPs与决策树、逻辑回归和符号回归等传统可解释机器学习方法进行了性能比较。
  4. 验证迭代学习策略对CPs改进的效果：研究者们提出了一种合成、执行、调试、指导（Synthesize, Execute, Debug, Instruct, SEDI）的迭代学习策略，并测试了这种策略是否能够通过数据驱动的反馈来改进LLMs生成的CPs。

总的来说，这篇论文旨在探索LLMs在医疗领域生成可解释、可执行的CPs的潜力，并评估这种新方法在临床决策支持系统中的应用前景。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与使用大型语言模型（LLMs）在医疗领域生成可计算表型（Computable Phenotypes, CPs）相关的研究。这些研究主要集中在以下几个方面：

大型语言模型在医疗领域的应用

  • 自然语言处理（NLP）任务：LLMs被用于从临床笔记中提取概念（Alsentzer et al., 2023），以及从生理和行为时间序列数据中进行有意义的推断（Liu et al., 2023）。
  • 医疗问题回答：LLMs在医疗问题回答方面的表现被广泛研究，例如在医学考试问题回答上的性能（Jin et al., 2020; Singhal et al., 2023）。
  • 临床预测任务：LLMs被评估用于多种临床预测任务，如30天全因再入院预测、院内死亡率预测等（Jiang et al., 2023）。

可计算表型（CPs）的研究

  • CPs的定义和应用：CPs被定义为从患者电子健康记录（E

Authors: Guilherme Seidyo Imai Aldeia, Daniel S. Herman, William G. La Cava

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

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.05581v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.05581v1

Published: 2025-08-07T17:15:17Z

5. Fairy$\pm i$: the First 2-bit Complex LLM with All Parameters in ${\pm1, \pm i}$

Quantization-Aware Training (QAT) integrates quantization into the training loop, enabling LLMs to learn robust low-bit representations, and is widely recognized as one of the most promising research directions. All current QAT research focuses on minimizing quantization error on full-precision models, where the full-precision accuracy acts as an upper bound (accuracy ceiling). No existing method has even attempted to surpass this ceiling. To break this ceiling, we propose a new paradigm: raising the ceiling (full-precision model), and then still quantizing it efficiently into 2 bits. We propose Fairy$\pm i$, the first 2-bit quantization framework for complex-valued LLMs. Specifically, our method leverages the representational advantages of the complex domain to boost full-precision accuracy. We map weights to the fourth roots of unity ${\pm1, \pm i}$, forming a perfectly symmetric and information-theoretically optimal 2-bit representation. Importantly, each quantized weight has either a zero real or imaginary part, enabling multiplication-free inference using only additions and element swaps. Experimental results show that Fairy$\pm i$ outperforms the ceiling of existing 2-bit quantization approaches in terms of both PPL and downstream tasks, while maintaining strict storage and compute efficiency. This work opens a new direction for building highly accurate and practical LLMs under extremely low-bit constraints.

中文摘要

量化感知训练（QAT）将量化集成到训练循环中，使LLM能够学习鲁棒的低比特表示，被广泛认为是最有前景的研究方向之一。目前所有 QAT 研究都侧重于最小化全精度模型的量化误差，其中全精度精度充当上限（精度上限）。现有的方法甚至没有试图超越这一上限。为了打破这个天花板，我们提出了一种新的范式：提高天花板（全精度模型），然后仍然有效地将其量化为 2 位。我们提出了 Fairy$\pm i$，这是第一个用于复值 LLM 的 2 位量化框架。具体来说，我们的方法利用复域的表示优势来提高全精度精度。我们将权重映射到单位的四次方根 ${\pm1， \pm i}$，形成一个完全对称且信息论上最优的 2 位表示。重要的是，每个量化权重都有一个零实部或虚部，仅使用加法和元素交换即可实现无乘法推理。实验结果表明，Fairy$\pm i$在PPL和下游任务方面都优于现有2位量化方法的上限，同时保持了严格的存储和计算效率。这项工作为在极低位约束下构建高精度和实用的 LLM 开辟了新方向。

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极端低比特约束下构建高效且准确的大型语言模型（LLMs）的问题。具体来说，它关注以下几个关键问题：

  1. 低比特量化中的精度瓶颈：

    • 现有的量化方法（如2-bit量化）通常受限于全精度模型的精度，即量化模型的精度上限（accuracy ceiling）由全精度模型的精度决定。这是因为量化误差无法完全消除，导致量化模型的精度总是低于全精度模型。
    • 作者提出了一种新的范式：通过提升全精度模型的精度（即提高“天花板”），然后再高效地将其量化为2-bit表示，从而突破现有的精度瓶颈。

  2. 复杂值神经网络的应用：

    • 复杂值神经网络（CVNNs）在信号处理和图像处理等领域已有研究，但在自然语言处理（NLP）特别是大型语言模型中的应用还非常有限。
    • 作者尝试将复杂值神经网络引入到LLMs中，利用复数域的表示优势（如额外的相位信息）来增强模型的表达能力，同时不增加参数存储量。

  3. 高效低比特量化方案：

    • 现有的低比特量化方法（如BitNet及其变体）虽然在一定程度上实现了高效的模型压缩，但在极端低比特（如2-bit）情况下，仍然存在表达能力不足的问题。
    • 作者提出了一个新的2-bit量化框架Fairy±i，通过将复数权重映射到四次单位根{±1, ±i}，充分利用2-bit的表示能力，同时保持对称性和稀疏性，从而实现高效的量化和推理。

  4. 实际部署中的计算和存储效率：

    • 在实际部署中，模型的存储和计算效率至关重要。作者通过设计一种乘法免费的推理方法，仅使用加法和元素交换，确保了模型在低比特量化下的高效计算，同时保持了与现有低比特方法相当的存储效率。

综上所述，这篇论文的目标是通过结合复杂值神经网络和高效的2-bit量化方案，打破现有量化方法的精度瓶颈，构建在极端低比特约束下既高效又准确的大型语言模型。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与模型量化和复杂值神经网络相关的研究方向，以下是这些相关研究的详细信息：

量化技术 (Quantization Techniques)

  • Post-Training Quantization (PTQ)：

    • GPTQ (Frantar et al. 2022)：一种单次量化算法，利用近似的二阶信息进行量化，适用于预训练的全精度模型。
    • AWQ (Lin et al. 2023)：引入通道权重量化和激活加权，以改善输出校准。
    • SmoothQuant (Xiao et al. 2023)：通过联合缩放权重和激活，实现鲁棒的8-bit量化。

  • Quantization-Aware Training (QAT)：

    • LLMQAT (Liu et al. 2023)：一种数据无关的量化感知训练方法，适用于大型语言模型。
    • EfficientQAT (Chen et al. 2024)：一种高效的量化感知训练方法，专注于大型语言模型的压缩和加速。
    • LowRankQAT (Bondarenko, Del Chiaro, and Nagel 2024)：一种低秩量化感知训练方法，适用于大型语言模型。

极端低比特LLMs (Extremely Low-Bit LLMs)

  • Binary Neural Networks：

    • BinaryConnect (Courbariaux, Bengio, and David 2015)：提出将权重二值化为{−1, +1}，使用直通估计器（STE）进行训练。
    • BinaryNet (Courbariaux et al. 2016)：进一步发展了二值化神经网络，使用二值化权重和激活。
    • XNOR-Net (Rastegari et al. 2016)：提出了一种高效的二值化卷积神经网络，适用于图像分类任务。

  • BitNet及其变体：

    • BitNet (Wang et al. 2023)：将二值化权重引入到大型语言模型中，使用加法进行推理。
    • BitNet b1.58 (Ma et al. 2024)：扩展了权重集到三值{−1, 0, +1}，在相同的2-bit预算下提高了表达能力。
    • BitNet v2 (Wang, Ma, and Wei 2025)：进一步改进了BitNet的设计，引入了新的激活函数和量化策略。
    • BitNet a4.8 (Wang, Ma, and Wei 2024)：提出了一种新的4-bit激活函数，适用于1-bit LLMs。

  • 其他相关工作：

    • ParetoQ (Liu et al. 2025)：探索了极端低比特LLM量化中的规模法则。
    • MiniCPM4 (Team et al. 2025)：提出了一种超高效的LLM，适用于端设备。

复杂值神经网络 (Complex-Valued Neural Networks)

  • CVNNs在信号处理和图像处理中的应用：
    • Hirose (2006)：对复杂值神经网络进行了全面综述。
    • Lee, Hasegawa, and Gao (2022)：对复杂值神经网络进行了详细综述。
    • Bassey, Qian, and Li (2021)：对复杂值神经网络进行了综述。
    • Yang et al. (2020)：提出了一种复杂值Transformer框架，适用于序列建模。
    • Eilers and Jiang (2023)：提出了一种复杂值Transformer架构的构建块。

这些相关研究为本文提出的Fairy±i模型提供了理论基础和技术支持，特别是在低比特量化和复杂值神经网络的结合方面。

Q: 论文如何解决这个问题？

A:

Authors: Feiyu Wang, Guoan Wang, Yihao Zhang, Shengfan Wang, Weitao Li, Bokai Huang, Shimao Chen, Zihan Jiang, Rui Xu, Tong Yang

Categories: cs.LG, cs.CL

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.05571v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.05571v1

Published: 2025-08-07T17:02:23Z

6. Do Political Opinions Transfer Between Western Languages? An Analysis of Unaligned and Aligned Multilingual LLMs

Public opinion surveys show cross-cultural differences in political opinions between socio-cultural contexts. However, there is no clear evidence whether these differences translate to cross-lingual differences in multilingual large language models (MLLMs). We analyze whether opinions transfer between languages or whether there are separate opinions for each language in MLLMs of various sizes across five Western languages. We evaluate MLLMs’ opinions by prompting them to report their (dis)agreement with political statements from voting advice applications. To better understand the interaction between languages in the models, we evaluate them both before and after aligning them with more left or right views using direct preference optimization and English alignment data only. Our findings reveal that unaligned models show only very few significant cross-lingual differences in the political opinions they reflect. The political alignment shifts opinions almost uniformly across all five languages. We conclude that in Western language contexts, political opinions transfer between languages, demonstrating the challenges in achieving explicit socio-linguistic, cultural, and political alignment of MLLMs.

中文摘要

公众舆论调查显示，不同社会文化背景下的政治意见存在跨文化差异。然而，目前尚无明确证据表明这些差异是否转化为多语言大型语言模型（MLLMs）中的跨语言差异。我们分析了意见是否在语言间转移，或在多种规模的MLLMs中是否存在每种语言的独立意见，涵盖五种西方语言。我们通过提示这些模型报告它们对投票建议应用中的政治陈述的（不）同意程度来评估MLLMs的意见。为了更好地理解模型中语言之间的互动，我们评估了它们在使用直接偏好优化和仅英语对齐数据将其与更多左派或右派观点对齐之前和之后的表现。我们的研究结果显示，未对齐的模型在反映的政治意见中仅显示出极少数显著的跨语言差异。政治对齐在五种语言中几乎均匀地改变了意见。我们得出结论，在西方语言背景中，政治意见在语言间传递，表明在实现MLLMs的明确社会语言学、文化和政治对齐中面临的挑战。

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：在多语言大型语言模型（MLLMs）中，政治观点是否会跨语言转移，或者是否存在针对每种语言的独立观点。具体而言，论文关注以下两个研究问题：

  1. RQ1：未对齐的MLLMs在不同西方语言中的政治观点差异
    研究多语言大型语言模型（MLLMs）在不同西方语言（如德语、英语、法语、西班牙语和意大利语）中的政治观点是否存在差异，以及这些差异是否反映了人类在不同社会文化背景下的政治观点差异。研究旨在确定MLLMs是否能够体现出不同语言背景下的特定政治观点和价值观。
  2. RQ2：通过英语数据对MLLMs进行政治对齐后，其他西方语言中的政治观点如何变化
    研究通过英语数据对MLLMs进行政治对齐（使其观点更倾向于左翼或右翼）后，这种对齐是否会均匀地影响所有其他西方语言中的政治观点，或者只有英语中的观点发生变化。这有助于理解MLLMs中语言之间的互动以及政治观点的跨语言转移情况。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与政治观点、多语言大型语言模型（MLLMs）以及跨语言偏见相关的研究。以下是主要的相关研究分类和具体内容：

政治观点在未对齐的LLMs中的研究

  • 政治观点探测方法：通过让LLMs回答封闭式问题来探测其政治观点，这些问题的答案立场是已知的，例如政治罗盘测试（political compass test）、投票建议应用（voting advice applications）或调查问卷（surveys）。这些研究主要关注LLMs在英语中的表现。
    • Ceron et al. (2024)
    • Condorelli et al. (2024)
    • Feng et al. (2023)
    • Rozado (2024)
    • Wright et al. (2024)
    • Röttger et al. (2024)
    • Liu et al. (2025)
  • LLMs的政治倾向：这些研究普遍发现LLMs表现出左倾的政治观点，尤其是在经过指令微调的模型中。Santurkar et al. (2023) 认为这可能是由于创建指令微调数据集的众包工作者的人口统计偏差所致。
  • 观点的细致分析：Ceron et al. (2024) 发现LLMs在某些政策问题上表现出左倾观点，但在其他问题上并非如此，强调了进行更细致分析的必要性。Liu et al. (2025) 发现随着时间的推移，ChatGPT版本的观点逐渐向右倾移动。

LLMs的政治对齐研究

  • 对齐技术：多种技术被提出用于将LLMs与人类偏好对齐，包括监督式微调（SFT）、人类反馈的强化学习（RLHF）和直接偏好优化（DPO）。
    • Chalkidis and Brandl (2024) 使用SFT将Llama与欧洲政党的政治观点对齐。
    • Stammbach et al. (2024) 使用瑞士投票建议应用的数据将Llama模型与瑞士政治背景对齐。
    • Agiza et al. (2024) 在英语中将LLMs与更左或右的政治观点对齐。

MLLMs中的跨语言偏见差异研究

  • 跨语言偏见比较：一些研究比较了不同语言之间的社会偏见评估指标，发现不同语言之间存在差异。
    • Condorelli et al. (2024) 比较了意大利语和英语中的ChatGPT，发现政治立场和对偏见提示的敏感性存在差异。
    • Rettenberger et al. (2025) 在英语和德语中提示ChatGPT，发现模型在德语中的观点更强。
    • Levy et al. (2023) 在多种语言中微调情感分析模型，发现与每种语言的文化刻板印象相一致的差异。
  • 多语言偏见评估数据集：一些研究通过翻译和扩展现有的基准测试来创建多语言偏见评估数据集。
    • Névéol et al. (2022) 将CrowS-Pairs数据集翻译成法语，发现偏见与英语不同。
    • Neplenbroek et al. (2024) 将BBQ数据集扩展到荷兰语、西班牙语和土耳其语，发现不同语言和偏见类型之间存在显著差异。

MLLMs中的语言对齐研究

  • 跨语言对齐：研究发现MLLMs在内部表示不同语言时存在对齐，但这种对齐仍然受到英语及其文化方面的主导。
    • Neplenbroek et al. (2025) 使用英语数据进行SFT和DPO，发现在非英语语言中偏见分数显著降低，但未发现西方和非西方语言之间的系统性差异。
    • Wendler et al. (2024) 发现MLLMs中的概念抽象更接近英语而非其他语言。
    • Etxaniz et al. (2024) 发现多语言模型在将非英语提示自我翻译成英语后表现更好。
    • Choenni et al. (2024) 在多种语言上进行微调，发现多语言微调能最好地保留跨文化差异，且微调语言的影响较小。

这些相关研究为本文提供了背景和方法论基础，帮助作者设计实验来探究MLLMs中政治观点的跨语言转移情况。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下步骤来解决研究问题，即分析多语言大型语言模型（MLLMs）中的政治观点是否会跨语言转移，以及这些观点是否能够反映不同社会文化背景下的差异：

RQ1: 未对齐的MLLMs在不同西方语言中的政治观点差异

  1. 模型和语言选择：

    • 评估15种不同大小的双语或多语种指令微调的未对齐LLMs，涵盖德语、英语、法语、西班牙语和意大利语。
    • 选择这些语言是因为评估数据源自欧洲，且部分模型仅支持这些语言。

  2. 评估数据：

    • 使用ProbVAA数据集，包含从欧洲投票建议应用（VAAs）中提取的239个政治声明，每个声明都标注了所属政策议题及其支持或反对的立场。

  3. 鲁棒性评估：

    • 使用Ceron et al. (2024) 提出的框架，通过多种提示变体（如重述、否定、答案顺序交换等）来评估模型的政治观点的鲁棒性。
    • 只有通过至少一半鲁棒性测试的模型才被纳入后续分析。

  4. 跨语言观点评估：

    • 对每个政策议题，计算模型对所有相关声明的平均立场。
    • 使用Beta回归分析来量化语言和模型对政治观点的影响，并测试语言之间的显著差异。

RQ2: 通过英语数据对MLLMs进行政治对齐后，其他西方语言中的政治观点如何变化

  1. 政治对齐：

    • 使用直接偏好优化（DPO）技术，基于英语政治党派宣言数据，将两个模型（Phi3.5-3B和Llama3.1-8B）分别对齐到更左或更右的政治观点。
    • 创建左倾和右倾的对齐数据集，包含5000个支持左倾观点和5000个支持右倾观点的声明。

  2. 对齐效果评估：

    • 在对齐后的模型上，使用与未对齐模型相同的评估任务，评估所有目标语言中的政治观点。
    • 使用Kruskal-Wallis测试来检验语言之间的显著差异。

  3. 开放式评估：

    • 为了验证对齐效果是否适用于开放式场景，提示对齐后的模型生成关于特定政策议题的观点总结，并使用Llama-3.1-70B-Instruct模型评估生成文本的立场。

关键发现

  • RQ1的结果：未对齐的MLLMs在不同西方语言之间几乎没有显著的政治观点差异，表明这些模型未能体现出人类在不同社会文化背景下的政治观点差异。
  • RQ2的结果：通过英语数据对MLLMs进行政治对齐后，其他西方语言中的政治观点也几乎均匀地发生了变化，进一步证明了政治观点在MLLMs中存在跨语言转移。

通过这些步骤，论文不仅分析了MLLMs在不同语言中的政治观点差异，还探讨了通过单一语言数据进行对齐对其他语言的影响，从而揭示了MLLMs中政治观点的跨语言转移现象。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验来研究多语言大型语言模型（MLLMs）中的政治观点是否会在不同语言之间转移，以及这些观点是否能够反映不同社会文化背景下的差异：

实验一：未对齐的MLLMs在不同西方语言中的政治观点差异（RQ1）

  1. 模型选择：

    • 评估了15种不同大小的双语或多语种指令微调的未对齐LLMs，涵盖德语、英语、法语、西班牙语和意大利语。
    • 这些模型包括Phi3.5-3B、Llama3.1-8B、Aya23-8B、Mixtral8x7B、CommandR-35B和GPT3.5-turbo等。

  2. 评估数据：

    • 使用ProbVAA数据集，包含从欧洲投票建议应用（VAAs）中提取的239个政治声明，每个声明都标注了所属政策议题及其支持或反对的立场。

  3. 鲁棒性评估：

    • 使用Ceron et al. (2024) 提出的框架，通过多种提示变体（如重述、否定、答案顺序交换等）来评估模型的政治观点的鲁棒性。
    • 只有通过至少一半鲁棒性测试的模型才被纳入后续分析。

  4. 跨语言观点评估：

    • 对每个政策议题，计算模型对所有相关声明的平均立场。
    • 使用Beta回归分析来量化语言和模型对政治观点的影响，并测试语言之间的显著差异。

实验二：通过英语数据对MLLMs进行政治对齐后，其他西方语言中的政治观点如何变化（RQ2）

  1. 政治对齐：

    • 使用直接偏好优化（DPO）技术，基于英语政治党派宣言数据，将两个模型（Phi3.5-3B和Llama3.1-8B）分别对齐到更左或更右的政治观点。
    • 创建左倾和右倾的对齐数据集，包含5000个支持左倾观点和5000个支持右倾观点的声明。

  2. 对齐效果评估：

    • 在对齐后的模型上，使用与未对齐模型相同的评估任务，评估所有目标语言中的政治观点。
    • 使用Kruskal-Wallis测试来检验语言之间的显著差异。

  3. 开放式评估：

    • 为了验证对齐效果是否适用于开放式场景，提示对齐后的模型生成关于特定政策议题的观点总结，并使用Llama-3.1-70B-Instruct模型评估生成文本的立场。

实验结果

  • 实验一结果：

    • 未对齐的MLLMs在不同西方语言之间几乎没有显著的政治观点差异，表明这些模型未能体现出人类在不同社会文化背景下的政治观点差异。
    • 模型表现出左倾倾向，但这种倾向在不同模型之间存在显著差异。

  • 实验二结果：

    • 通过英语数据对MLLMs进行政治对齐后，其他西方语言中的政治观点也几乎均匀地发生了变化，进一步证明了政治观点在MLLMs中存在跨语言转移。
    • 在开放式评估中，对齐后的模型生成的观点总结也显示出与对齐方向一致的立场。

通过这些实验，论文揭示了MLLMs中政治观点的跨语言转移现象，并指出了在多语言背景下对MLLMs进行政治对齐的挑战。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A:

Authors: Franziska Weeber, Tanise Ceron, Sebastian Padó

Categories: cs.CL, cs.CY, I.2.7; J.4

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.05553v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.05553v1

Published: 2025-08-07T16:33:45Z

7. SciReplicate-Bench: Benchmarking LLMs in Agent-driven Algorithmic Reproduction from Research Papers

This study evaluates large language models (LLMs) in generating code from algorithm descriptions in recent NLP papers. The task requires two key competencies: (1) algorithm comprehension: synthesizing information from papers and academic literature to understand implementation logic, and (2) coding expertise: identifying dependencies and correctly implementing necessary APIs. To facilitate rigorous evaluation, we introduce SciReplicate-Bench, a benchmark of 100 tasks from 36 NLP papers published in 2024, featuring detailed annotations and comprehensive test cases. Building on SciReplicate-Bench, we propose Sci-Reproducer, a dual-agent framework consisting of a Paper Agent that interprets algorithmic concepts from literature and a Code Agent that retrieves dependencies from repositories and implements solutions. To assess algorithm understanding, we introduce reasoning graph accuracy, which quantifies similarity between generated and reference reasoning graphs derived from code comments and structure. For evaluating implementation quality, we employ execution accuracy, CodeBLEU, and repository dependency/API recall metrics. In our experiments, we evaluate various powerful non-reasoning and reasoning LLMs as foundational models. The best-performing LLM using \ModelName~achieves only 39% execution accuracy, highlighting the benchmark’s difficulty. Our analysis identifies missing or inconsistent algorithm descriptions as key barriers to successful reproduction. We make available our benchmark and code at https://github.com/xyzCS/SciReplicate-Bench and project homepage at https://xyzcs.github.io/scireplicate.github.io/.

中文摘要

本研究评估了大型语言模型（LLMs）从近期NLP论文中的算法描述生成代码的能力。该任务需要两个关键能力：（1）算法理解：从论文和学术文献中综合信息，以理解实现逻辑；（2）编码专长：识别依赖关系并正确实现必要的API。为了促进严格的评估，我们引入了SciReplicate-Bench，这是一个由2024年发布的36篇NLP论文中的100个任务组成的基准，具有详细的注释和全面的测试用例。基于SciReplicate-Bench，我们提出了Sci-Reproducer，一个双代理框架，包含一个解析文献中算法概念的Paper Agent和一个从代码库中检索依赖关系并实现解决方案的Code Agent。为了评估算法理解，我们引入了推理图准确性，量化生成和参考推理图之间的相似性，这些推理图源于代码注释和结构。为了评估实现质量，我们采用执行准确性、CodeBLEU以及代码库依赖/API召回指标。在我们的实验中，我们评估了多种强大的非推理和推理LLM作为基础模型。使用\ModelName~的最佳表现LLM仅实现39%的执行准确率，突显了基准的难度。我们的分析发现缺失或不一致的算法描述是成功再现的主要障碍。我们在https://github.com/xyzCS/SciReplicate-Bench和项目主页https://xyzcs.github.io/scireplicate.github.io/上提供了我们的基准和代码。

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利用大型语言模型（LLMs）从学术论文中生成代码的问题。具体来说，它关注于评估LLMs在从自然语言处理（NLP）领域的研究论文中复现算法代码的能力。论文指出，尽管LLMs在代码生成方面取得了一定进展，但在直接从学术论文中生成代码方面仍存在显著差距。主要挑战包括：

  • 算法理解：学术论文通常具有简洁性、方法论严谨性和广泛的引用，关键算法细节可能分散在论文的不同部分。理解这些算法需要综合内部引用和外部学术文献中的信息。
  • 代码实现：代码仓库通常包含多个相互依赖的文件和目录。为了实现一个算法，LLMs需要全面检查文件依赖关系，识别可重用组件，并正确处理内部依赖和外部API。

因此，论文提出了一个名为SciReplicate-Bench的基准测试，专门用于评估LLMs在从学术论文中复现算法代码的能力。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与利用LLMs进行科学发现和代码生成相关的研究。以下是一些关键的相关研究：

AI for Automating Scientific Discovery

  • Hypothesis Generation:

    • Wang et al. (2023) 和 Ghafarollahi & Buehler (2024) 探索了LLMs在提出新研究概念方面的潜力。
    • Si et al. (2024) 表明在某些情况下，AI生成的想法在原创性上可以超过人类研究人员。

  • End-to-End Research Workflow:

    • Schmidgall et al. (2025) 和 Lu et al. (2024) 引入了能够自动化整个研究流程（包括想法生成、验证和论文撰写）的AI系统。这些系统利用LLMs实现算法，但这些算法是由模型合成的，而不是从同行评审的科学出版物中提取的。

LLMs for Code Generation

  • General Code Generation:

    • Chen et al. (2021)、Jain et al. (2024)、Austin et al. (2021) 和 Hendrycks et al. (2021) 评估了模型从自然语言描述生成代码的能力。
    • SWEbench (Jimenez et al., 2023) 引入了基于实际开源仓库的拉取请求的任务，以解决现实世界中的复杂性和多样性。

  • Machine Learning Software Engineering:

    • MLE-BENCH (Liu et al., 2023) 和 MLAgentBench (Huang et al., 2023) 评估了LLMs在基于Kaggle竞赛的任务中开发和实现算法的能力。
    • ML-BENCH (Chan et al., 2024) 使用机器学习GitHub仓库来评估LLMs的文本到代码能力，并测试自主代理在任务执行中的表现。

这些研究为LLMs在科学发现和代码生成方面的应用提供了基础，但它们主要集中在生成新想法或解决相对简单的任务上，而不是从同行评审的科学出版物中复现算法。因此，这篇论文提出了一个新的基准测试SciReplicate-Bench，专门用于评估LLMs在从学术论文中复现算法代码的能力。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 为了解决从学术论文中复现算法代码的问题，论文提出了两个主要的解决方案：SciReplicate-Bench 基准测试和 Sci-Reproducer 多代理框架。

SciReplicate-Bench 基准测试

SciReplicate-Bench 是一个包含100个任务的基准测试，这些任务来自2024年发表的36篇NLP论文。该基准测试旨在评估LLMs从学术论文中复现算法代码的能力。每个任务都包含以下九个组件，分为三组：代码生成、评估和分析。

  • 代码生成：
    • 函数签名：目标函数的定义，包括输入和输出变量的详细描述。
    • 算法LaTeX代码：目标算法的LaTeX代码描述，通常位于目标论文的一个小节或段落中。
    • 文献上下文：原始论文及其引用的参考文献，提供更广泛的背景信息。
    • 仓库上下文：所有支持目标实现的源文件和代码。
  • 评估：
    • 实现参考：目标算法的真实实现，用于计算CodeBLEU指标。
    • 注释推理图：一个结构化的图，捕捉参考实现背后的推理过程，用于评估推理图准确性。
    • 依赖信息：注释覆盖了内部文件依赖、跨文件依赖以及参考代码中调用的外部API，用于计算所有三种依赖类型的召回率。
    • 验证套件：每个任务都包含一个专用的Python环境，其中包含十个测试用例和脚本，用于验证生成代码输出的正确性。
  • 分析：
    • 缺失/不匹配信息：算法的LaTeX描述可能省略某些实现细节，这些细节可能出现在论文的其他地方，也可能完全缺失。论文还注释了论文描述与参考实现之间的不匹配情况。

Sci-Reproducer 多代理框架

Sci-Reproducer 是一个双代理框架，旨在解决从学术论文中复现算法的问题。该框架由两个代理组成：Paper Agent 和 Code Agent，它们协同工作，以复现论文中描述的算法。这两个代理的预定义动作如表2所示，具体实现细节在附录D中提供。

  • Paper Agent：

    • 由于LLMs的输入长度限制，无法输入整篇论文及其相关文献。因此，Paper Agent必须选择性地提取相关信息，类似于检索增强生成（RAG）的方法。
    • Paper Agent通过执行预定义动作来查询文献上下文，逐步构建对目标算法的理解。为了实现这一点，论文采用了ReAct作为代理策略，使行动执行与中间推理步骤能够无缝集成。
    • Paper Agent在确定所有必要信息都已收集后，会生成一份综合报告，其中包含填补目标算法LaTeX源代码缺失部分的关键发现。这份报告随后成为Code Agent的重要输入。

  • Code Agent：

    • Code Agent将目标算法的LaTeX代码与Paper Agent的报告结合起来，全面理解算法。
    • 它利用动作在代码仓库中搜索实现所需的依赖项。代理还可以浏览网站获取额外信息，并使用编译器测试和迭代调试代码，通过识别和修复语法错误来确保代码的正确执行。

通过这两个代理的协作，Sci-Reproducer 能够结合深度的算法理解与实际的实现能力，从而更有效地复现学术论文中的算法。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文在提出的 SciReplicate-Bench 基准测试上进行了广泛的实验，以评估不同大型语言模型（LLMs）在复现算法代码方面的表现。以下是实验的详细内容：

实验设置

  • 基准测试：SciReplicate-Bench 包含100个任务，这些任务来自2024年发表的36篇NLP论文。
  • 评估指标：
    • 推理图准确性（Reasoning Graph Accuracy）：通过比较生成的推理图和参考推理图来评估LLMs对算法逻辑的理解。
    • 执行准确性（Execution Accuracy）：通过在提供的Python环境中运行生成的代码并验证其输出是否与参考结果一致来评估代码的正确性。
    • CodeBLEU：评估生成代码与参考代码的相似性。
    • 依赖和API召回率（Recall）：评估模型在识别内部文件依赖、跨文件依赖和外部API方面的表现。

实验结果

实验结果如下表所示：

Approach

Exe Acc(↑)

CodeBLEU(↑)

RG Acc(↑)

Recall Intra-File(↑)

Recall Cross-File(↑)

Recall API(↑)

GPT-4o-mini (No Agent)

0.030

0.238

0.708

0.012

0.000

0.217

GPT-4o-mini (Paper Agent)

0.040

0.246

0.739

0.024

0.000

0.251

GPT-4o-mini (Code Agent)

0.140

0.279

0.747

0.565

0.364

0.328

GPT-4o-mini (Sci-Reproducer)

0.170

0.303

0.768

0.576

0.364

0.362

GPT-4o (No Agent)

0.040

0.259

0.727

0.059

0.000

0.281

GPT-4o (Paper Agent)

0.020

0.263

0.732

0.023

0.000

0.298

GPT-4o (Code Agent)

0.260

0.325

0.803

0.682

0.576

0.421

GPT-4o (Sci-Reproducer)

0.270

0.329

0.808

0.688

0.636

0.417

Claude-Sonnet-3.7 (No Agent)

0.070

0.282

0.739

0.094

0.091

0.362

Claude-Sonnet-3.7 (Paper Agent)

0.050

0.291

0.736

0.082

0.091

0.379

Claude-Sonnet-3.7 (Code Agent)

0.320

0.394

0.784

0.765

0.545

0.545

Claude-Sonnet-3.7 (Sci-Reproducer)

0.390

0.401

0.794

0.776

0.636

0.626

关键发现

  1. LLMs在SciReplicate-Bench上表现不佳：

    • 大多数LLMs在没有使用代理的情况下表现很差，执行准确率不到0.1。
    • 即使使用了Sci-Reproducer框架，表现最好的模型Claude-Sonnet-3.7的执行准确率也只有0.390，这表明该任务极具挑战性。

  2. LLMs能够理解算法逻辑：

    • 大多数模型在理解目标算法的核心实现逻辑方面表现出色，即使没有外部帮助，平均推理图准确性也达到了0.731。
    • Paper Agent和Code Agent进一步增强了算法理解能力，分别平均提高了0.013和0.049。

  3. LLMs在代码实现方面面临挑战：

    • 尽管LLMs能够理解算法，但它们在代码生成方面的表现仍然不理想。即使使用了Sci-Reproducer框架，平均执行准确率仍然很低，为0.235，CodeBLEU得分为0.320。

  4. 准确识别依赖和API至关重要：

    • 有效地识别和利用仓库中的依赖项和外部API对于准确的代码实现至关重要。
    • Code Agent的加入显著提高了召回率，平均提高了0.441、0.239和0.100。

  5. 推理模型的“过度思考”问题：

    • 推理模型倾向于过度依赖内部推理，而不是利用预定义的动作来提取相关信息。这种行为导致了所谓的“过度思考”问题，限制了它们在基于代理的系统中的表现。

工具使用分析

论文还分析了不同模型在使用预定义动作时的频率。结果显示，推理模型在调用代码相关动作和文献相关动作时的频率显著低于非推理模型。这表明推理模型更倾向于依赖内部推理，而不是从外部环境中检索信息。

错误分析

  • 语法错误：在没有Code Agent的情况下，语法错误率很高，分别为80.3%（No Agent）和83.3%（Paper Agent）。加入Code Agent后，这些错误率显著下降至29.4%（Code Agent）和24.9%（Sci-Reproducer）。
  • 逻辑错误：逻辑错误主要源于算法实现逻辑的差异以及论文中算法描述的缺失或不匹配信息。论文通过将缺失或不匹配的信息作为额外输入提供给模型，发现这可以显著提高模型的执行准确率。

通过这些实验，论文揭示了LLMs在从学术论文中复现算法代码方面的潜力和挑战，并提出了改进的方向。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文提出了一个具有挑战性的任务，并通过详细的实验和分析揭示了LLMs在从学术论文中复现算法代码方面的潜力和局限性。以下是一些可以进一步探索的方向：

1. 改进推理图准确性

  • 更复杂的推理图匹配：当前的推理图准确性计算基于节点和边的匹配，但可以进一步探索更复杂的图匹配算法，例如图神经网络（GNNs）来更好地捕捉推理逻辑的相似性。
  • 动态推理图：考虑在代码生成过程中动态更新推理图，以更好地适应代码生成的逐步过程。

2. 增强Paper Agent和Code Agent

  • 更智能的检索策略：当前的Paper Agent和Code Agent主要依赖于预定义的动作来检索信息。可以探索更智能的检索策略，例如基于语义搜索和上下文感知的检索方法。
  • 多模态信息融合：结合文本、图表和代码注释等多种模态的信息，以更全面地理解算法逻辑。

3. 解决“过度思考”问题

  • 外部知识库集成：为推理模型提供更丰富的外部知识库，使其能够更有效地利用外部信息，减少对内部推理的过度依赖。
  • 实时反馈机制：引入实时反馈机制，例如在代码生成过程中提供即时的语法和逻辑反馈，帮助模型及时纠正错误。

4. 提高代码生成的准确性

  • 代码生成的上下文感知：探索如何更好地利用代码仓库的上下文信息，例如通过代码片段的嵌入和相似性搜索，来生成更准确的代码。
  • 多步代码生成：将代码生成过程分解为多个步骤，每一步都进行详细的验证和调试，以提高最终代码的质量。

5. 处理缺失和不匹配信息

  • 自动修复机制：开发自动修复机制，能够识别和填补论文描述中的缺失信息，例如通过从相关文献中提取信息或利用预训练模型的常识。
  • 上下文感知的错误检测：开发能够检测和纠正代码生成过程中逻辑错误的方法，特别是在处理缺失或不匹配信息时。

6. 扩展基准测试

  • 更多领域和任务：将基准测试扩展到其他科学领域（如计算机视觉、生物信息学等），以评估LLMs在更广泛的应用场景中的表现。
  • 动态任务生成：开发动态任务生成机制，根据最新的研究成果自动生成新的任务，以保持基准测试的时效性和挑战性。

7. 用户交互和协作

  • 人机协作：探索如何将LLMs与人类专家的协作结合起来，例如通过交互式界面让人类专家提供关键信息或验证模型的输出。
  • 多代理协作：扩展多代理框架，使其能够支持多个代理之间的协作，以更有效地完成复杂的任务。

8. 性能优化和可扩展性

  • 模型压缩和优化：研究如何优化LLMs的性能，例如通过模型压缩和量化，以使其更适合在资源受限的环境中运行。
  • 分布式计算：探索分布式计算技术，以加速代码生成和验证过程，特别是在处理大规模任务时。

通过这些进一步的研究方向，可以更好地理解LLMs在科学代码复现中的潜力，并逐步克服当前的挑战，推动这一领域的发展。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 这篇论文的核心内容是评估大型语言模型（LLMs）在从学术论文中复现算法代码的能力。论文提出了一个名为 SciReplicate-Bench 的基准测试和一个名为 Sci-Reproducer 的多代理框架，以系统地评估和提升LLMs在这一任务上的表现。以下是论文的主要内容和贡献：

研究背景

  • LLMs在科学研究中的应用：LLMs在科学发现中扮演着越来越重要的角色，从想法生成到验证和论文撰写。然而，从学术论文中直接生成代码的能力仍然是一个未被充分探索的领域。
  • 挑战：
    • 算法理解：学术论文的简洁性和方法论严谨性使得理解算法逻辑变得困难。
    • 代码实现：代码仓库的复杂性和依赖关系要求LLMs能够全面检查文件依赖并正确处理API调用。

SciReplicate-Bench 基准测试

  • 任务设计：包含100个任务，这些任务来自2024年发表的36篇NLP论文。每个任务都包含详细的注释和全面的测试用例。
  • 任务组件：
    • 代码生成：函数签名、算法LaTeX代码、文献上下文、仓库上下文。
    • 评估：实现参考、注释推理图、依赖信息、验证套件。
    • 分析：缺失/不匹配信息。
  • 评估指标：
    • 推理图准确性：通过比较生成的推理图和参考推理图来评估算法理解的正确性。
    • 执行准确性：通过运行生成的代码并验证其输出来评估代码的正确性。
    • CodeBLEU：评估生成代码与参考代码的相似性。
    • 依赖和API召回率：评估模型在识别依赖和API方面的表现。

Sci-Reproducer 多代理框架

  • Paper Agent：负责从文献中提取和理解算法逻辑，通过预定义动作查询文献上下文。
  • Code Agent：负责从代码仓库中检索必要的依赖项，并实现目标算法。
  • 协作机制：两个代理协同工作，结合深度的算法理解和实际的实现能力，以更有效地复现学术论文中的算法。

实验和结果

  • 实验设置：在 SciReplicate-Bench 上评估了7种先进的LLMs，包括非推理模型和不同推理强度的推理模型。
  • 关键发现：
    • 挑战性任务：即使是最先进的模型，执行准确率也不到40%，表明该任务极具挑战性。
    • 算法理解能力：大多数模型能够理解算法逻辑，但实际代码实现方面表现不佳。
    • 依赖和API识别：准确识别依赖和API对于代码实现至关重要。
    • “过度思考”问题：推理模型倾向于过度依赖内部推理，而不是利用预定义动作提取信息，导致性能受限。

结论

论文通过详细的实验和分析，揭示了LLMs在从学术论文中复现算法代码方面的潜力和挑战，并提出了改进的方向。主要贡献包括：

  • 提出了 SciReplicate-Bench，这是第一个专门评估LLMs在复现学术论文中算法代码能力的基准测试。
  • 提出了 Sci-Reproducer，一个结合了算法理解和代码实现能力的多代理框架。
  • 通过推理图准确性等新指标，更全面地评估了LLMs在这一任务上的表现。

论文强调，尽管LLMs在理解算法逻辑方面表现出色，但在实际代码实现方面仍面临诸多挑战，特别是在处理缺失或不一致的算法描述时。未来的研究可以进一步探索如何改进这些模型，以更好地应对这些挑战。

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: Yanzheng Xiang, Hanqi Yan, Shuyin Ouyang, Lin Gui, Yulan He

Categories: cs.CL, cs.AI, cs.MA, cs.SE

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2504.00255v2.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2504.00255v2

Published: 2025-03-31T22:02:24Z

8. Teaching LLMs How to Learn with Contextual Fine-Tuning

Prompting Large Language Models (LLMs), or providing context on the expected model of operation, is an effective way to steer the outputs of such models to satisfy human desiderata after they have been trained. But in rapidly evolving domains, there is often need to fine-tune LLMs to improve either the kind of knowledge in their memory or their abilities to perform open ended reasoning in new domains. When human’s learn new concepts, we often do so by linking the new material that we are studying to concepts we have already learned before. To that end, we ask, “can prompting help us teach LLMs how to learn”. In this work, we study a novel generalization of instruction tuning, called contextual fine-tuning, to fine-tune LLMs. Our method leverages instructional prompts designed to mimic human cognitive strategies in learning and problem-solving to guide the learning process during training, aiming to improve the model’s interpretation and understanding of domain-specific knowledge. We empirically demonstrate that this simple yet effective modification improves the ability of LLMs to be fine-tuned rapidly on new datasets both within the medical and financial domains.

中文摘要

提示大型语言模型（LLMs）或提供预期模型操作的背景，是在训练后引导这些模型输出以满足人类期望的有效方式。但在快速发展的领域，往往需要对LLMs进行微调，以改善它们内存中的知识类型或在新领域中进行开放式推理的能力。当人类学习新概念时，我们通常会将所学的新材料与之前已经学习过的概念联系起来。因此，我们提出：“提示能否帮助我们教会LLMs如何学习”。在这项工作中，我们研究了一种称为上下文微调的新颖指令调优的泛化方法，以微调LLMs。我们的方法利用旨在模拟人类学习和解决问题的认知策略的指令提示，在训练期间引导学习过程，旨在改善模型对特定领域知识的解释和理解。我们通过实证展示，这一简单而有效的修改提高了LLMs在医疗和金融领域的新数据集上的快速微调能力。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决如何更有效地对大型语言模型（LLMs）进行领域特定的微调（fine-tuning），以提高其在特定领域（如医学和金融）内的知识和推理能力。具体而言，论文探讨了以下问题：

  1. LLMs的知识更新问题：LLMs在训练完成后，对于其知识截止日期之后的信息和事件缺乏了解。在快速变化的领域中，需要更新模型的知识以适应最新的信息需求。传统的继续预训练（Continued Pretraining, CPT）方法存在局限性，例如可能导致灾难性遗忘（catastrophic forgetting），即模型忘记预训练阶段学到的知识。

  2. 微调方法的改进：论文提出了一种新的微调方法——上下文化微调（Contextual Fine-Tuning, CFT），该方法通过在训练过程中引入上下文提示（contextual prompts），模拟人类在学习和解决问题时的认知策略，以指导模型的学习过程。这种方法旨在提高模型对特定领域知识的解释和理解能力，从而更有效地进行微调。

  3. 微调方法的比较：论文通过实验比较了CFT与传统的CPT和指令微调（Instruction Fine-Tuning, IFT）方法在医学和金融领域的表现，以验证CFT的有效性和效率。

  4. 上下文提示的设计：论文探讨了如何设计有效的上下文提示，这些提示基于教育理论，旨在引导模型关注关键概念、进行批判性分析、联系已有知识等，以促进模型对新知识的理解和内化。

  5. 数据集的构建：为了评估CFT的效果，论文构建了一个包含医学期刊文章和医学教科书的大型数据集（OpenMedText），并使用该数据集进行实验，以展示CFT在领域特定微调中的优势。

总的来说，这篇论文旨在通过引入上下文化微调方法，解决LLMs在快速变化领域中的知识更新和领域特定微调问题，提高模型在特定领域的性能和适应性。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与上下文化微调（Contextual Fine-Tuning, CFT）相关的研究领域和具体工作，以下是这些相关研究的分类和详细信息：

指令微调（Instruction Tuning）

  • Ouyang et al. (2022): 提出了使用人类反馈进行指令微调的方法，这为后续的指令微调研究奠定了基础。
  • Wei et al. (2022a): 研究了指令微调如何显著提升模型在未见任务上的零样本（zero-shot）性能，强调了指令微调在对齐模型与人类指令方面的重要性。
  • Wang et al. (2023c): 探索了使用更小但高质量的指令数据集在开源预训练模型上的成功应用，表明指令微调可以有效提升模型性能。
  • Wang et al. (2025): 提出了批评微调（Critique Fine-Tuning），模型通过学习批评噪声响应而非模仿正确答案来提升数学推理能力，这为指令微调提供了新的视角。

领域特定训练（Domain-Specific Training）

  • Bommasani et al. (2021): 讨论了基础模型（foundation models）的概念，强调了在特定领域内注入专业知识的重要性。
  • Gunasekar et al. (2023): 研究了在特定领域（如医学）内，较小的LLMs如何能够超越大型模型，这为领域特定训练提供了理论支持。
  • Chen et al. (2023b): 探索了在医学领域使用更好的数据集来提升预训练模型性能的方法，这与CFT的目标一致，即通过更好的数据来提升模型性能。
  • Luo et al. (2023): 研究了在持续训练中模型遗忘的问题，这为CFT在避免灾难性遗忘方面提供了参考。

上下文化微调（Contextual Fine-Tuning）

  • Brown et al. (2020): 提出了少样本提示（few-shot prompting），展示了在预测时对未见任务的良好性能，这为CFT中使用提示来指导学习提供了启发。
  • Wei et al. (2022c): 研究了链式思考（chain-of-thought, CoT）提示如何显著提升模型的复杂多步推理能力，这为CFT中使用提示来引导模型进行复杂推理提供了理论支持。
  • Wang et al. (2023b): 通过选择最一致的答案来改进CoT，这进一步展示了提示在提升模型推理能力方面的潜力。

教育理论

  • Piaget (1952): 提出了建构主义学习理论，强调了通过主动参与和深思熟虑的处理来实现有效的学习，这为CFT中设计上下文提示提供了理论基础。
  • Sweller (2011): 强调了减少不必要的认知负荷以促进学习的重要性，这为CFT中设计关注关键概念的提示提供了理论支持。
  • Bloom et al. (1956): 提出了鼓励高阶思维技能（如分析、评估和综合）的教育目标分类，这为CFT中设计批判性分析提示提供了理论支持。
  • Paul & Elder (2006): 提出了通过提问来促进批判性思维的方法，这为CFT中设计基于问题的学习提示提供了理论支持。

这些研究为CFT的提出和发展提供了理论和实践基础，展示了提示在提升模型性能和适应性方面的潜力。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出一种新的微调方法——上下文化微调（Contextual Fine-Tuning, CFT），来解决大型语言模型（LLMs）在特定领域内的知识更新和推理能力提升问题。以下是CFT方法的具体实现步骤和关键点：

1. 上下文化微调（Contextual Fine-Tuning, CFT）

CFT方法的核心思想是通过在训练过程中引入上下文提示（contextual prompts），模拟人类在学习和解决问题时的认知策略，以指导模型的学习过程。这些上下文提示旨在帮助模型更好地理解和内化特定领域的知识。

1.1 上下文提示的设计

论文设计了一系列基于教育理论的上下文提示，这些提示旨在引导模型进行有效的学习。具体包括：

  • 关注关键概念：减少不必要的认知负荷，帮助模型聚焦于重要信息。
  • 上下文理解：将新知识与已有知识联系起来，促进模型对新信息的理解。
  • 批判性分析：鼓励模型进行高阶思维，如分析、评估和综合。
  • 基于问题的学习：通过提问引导模型深入理解材料。

这些提示的具体例子包括：

  • “集中理解以下文本中的核心原则和基本事实。特别关注定义、示例和结论。”
  • “在阅读下一段落时，将其内容与其更广泛的背景和影响联系起来。思考这些信息如何与你之前学到的知识相联系。”

1.2 训练过程

在训练过程中，CFT的具体步骤如下：

  1. 采样：从领域特定的文本序列中随机选择一个文本。
  2. 输入构建：从预定义的上下文提示集合中随机选择一个提示，并将其前置到文本序列中，形成新的输入序列。
  3. 训练目标：模型被训练以预测文本序列中的下一个词，同时考虑上下文提示和之前的词。损失函数定义为： [ L_{\text{CFT}}(\theta) = -\mathbb{E}{x \sim D{\text{train}}, c \sim C} \left[ \sum_{k=1}^{n} \log P_\theta(x_k | c, x_{<k}) \right] ] 其中，( x ) 是文本序列，( c ) 是上下文提示，( x_{<k} ) 是序列中前 ( k-1 ) 个词。

2. 数据集构建

为了评估CFT的效果，论文构建了一个包含医学期刊文章和医学教科书的大型数据集（OpenMedText）。该数据集具有以下特点：

  • 覆盖广泛：包含来自MDPI期刊的121,489篇生物医学期刊文章和29本开放源码医学教科书。
  • 结构化内容：教科书提供了结构化和教育性组织的内容，有助于模型的学习。
  • 数据清洗：通过OCR和ChatGPT等工具对数据进行清洗和预处理，确保数据质量。

3. 实验验证

论文通过一系列实验验证了CFT的有效性，包括：

  • 医学领域：使用MMLU（Massive Multitask Language Understanding）和MedQA等基准数据集进行评估。
  • 金融领域：使用FiQA（Financial Question Answering）和MultiFin等基准数据集进行评估。

实验结果表明，CFT在多个领域特定任务上均优于传统的继续预训练（CPT）和指令微调（IFT）方法。具体来说：

  • 医学领域：CFT在7B模型上平均准确率提升了1.85%，在13B模型上提升了2.25%。
  • 金融领域：CFT在7B模型上平均F1分数提升了4.32%，在13B模型上提升了3%。

4. 合成实验

为了进一步理解CFT的效果，论文还进行了合成实验。这些实验通过控制实验环境，直接测量不同训练策略对模型学习新函数类的影响。结果表明，CFT能够更有效地引导模型学习新任务，具体表现在：

  • 更快的收敛速度：CFT在训练过程中更快地降低损失。
  • 更好的梯度对齐：CFT训练的模型的梯度与目标函数的梯度对齐度更高，表明CFT能够更有效地指导模型学习。

5. 结论

论文的结论是，CFT通过引入上下文提示，能够更有效地指导模型的学习过程，提升模型在特定领域的知识和推理能力。此外，CFT在医学和金融领域的实验结果表明，这种方法优于传统的微调方法，并且具有广泛的适用性。

通过上述方法，论文成功地解决了LLMs在特定领域内的知识更新和推理能力提升问题，为未来的研究提供了新的方向。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了多种实验来验证上下文化微调（Contextual Fine-Tuning, CFT）的有效性。这些实验涵盖了不同的领域（医学和金融）、不同的模型规模（7B和13B参数的Llama-2模型），以及合成数据实验。以下是详细的实验设置和结果：

1. 医学领域实验

1.1 数据集

  • OpenMedText：包含121,489篇生物医学期刊文章和29本开放源码医学教科书。
  • 基准数据集：使用MMLU（Massive Multitask Language Understanding）和MedQA等医学领域的多选题数据集进行评估。

1.2 实验设置

  • 模型：使用Llama-2模型的7B和13B版本。
  • 微调方法：比较CFT、CPT（Continued Pretraining）和IFT（Instruction Fine-Tuning）。
  • 评估指标：平均准确率（accuracy）。

1.3 结果

  • 7B模型：
    • CFT vs. CPT：平均准确率提升了1.85%。
    • CFT + IFT vs. CPT + IFT：平均准确率提升了2.95%。
  • 13B模型：
    • CFT vs. CPT：平均准确率提升了2.25%。
    • CFT + IFT vs. CPT + IFT：平均准确率提升了3.65%。

2. 金融领域实验

2.1 数据集

  • 金融新闻文章：包含306,242篇金融新闻文章。
  • 基准数据集：使用FiQA（Financial Question Answering）、Causal20和MultiFin等金融领域的数据集进行评估。

2.2 实验设置

  • 模型：使用Llama-2模型的7B和13B版本。
  • 微调方法：比较CFT、CPT和IFT。
  • 评估指标：F1分数。

2.3 结果

  • 7B模型：
    • CFT vs. CPT：平均F1分数提升了4.32%。
    • CFT + IFT vs. CPT + IFT：平均F1分数提升了36.28%。
  • 13B模型：
    • CFT vs. CPT：平均F1分数提升了3%。
    • CFT + IFT vs. CPT + IFT：平均F1分数提升了36.28%。

3. 合成实验

3.1 实验设置

  • 目标：研究CFT如何影响模型在学习新函数类时的梯度和学习动态。
  • 方法：使用Garg et al. (2022)的框架，训练一个Transformer模型学习线性函数类F，然后微调模型学习新的复合函数类G。
  • 函数类：
    • 多项式组合：( g(x) = f(x) + f(x)^2 )
    • 多线性关系：( g(x) = f(x) + w_2^\top x )
  • 微调策略：
    • CPT：仅提供输入和输出。
    • CFT：提供输入、输出和上下文提示。
    • NEG-CFT：提供输入、随机值和输出（作为负对照）。

3.2 结果

  • 学习动态：
    • CFT：在训练过程中损失更低，收敛更快。
    • 梯度对齐：CFT训练的模型的梯度与目标函数的梯度对齐度更高，表明CFT能够更有效地指导模型学习。
  • 测试性能：
    • CFT：在测试时即使只有少量上下文示例，也能达到更低的平方误差。

4. 额外实验

4.1 Gemini-1.5-Flash模型

  • 目标：验证CFT在更大、更强大的模型上的有效性。
  • 数据集：使用MedQA数据集中模型回答错误的问题生成教育内容。
  • 方法：生成针对每个问题的上下文提示，并使用CFT和CPT进行微调。
  • 结果：
    • CFT vs. CPT：CFT在过滤后的MedQA问题上准确率提升了6.71%。

4.2 与AdaptLLM比较

  • 目标：比较CFT和AdaptLLM（一种领域特定的继续预训练方法）。
  • 数据集：使用OpenMedText数据集。
  • 结果：
    • CFT：在所有医学基准任务上平均准确率比AdaptLLM高出4.89%。

4.3 一般和指令跟随基准评估

  • 目标：评估CFT是否会导致灾难性遗忘。
  • 数据集：使用MMLU、MMLU-Pro和IFEval等基准。
  • 结果：
    • CFT：在一般知识和指令跟随能力上仅略有下降，表明CFT不会显著影响模型的通用能力。

5. 上下文提示的消融实验

5.1 负上下文提示

  • 目标：研究负上下文提示对模型性能的影响。
  • 方法：使用设计为误导模型的负上下文提示进行微调。
  • 结果：
    • 医学领域：7B模型性能下降了2.57%，13B模型下降了1.36%。
    • 金融领域：7B模型性能下降了3.41%，13B模型下降了2.39%。

5.2 文本自适应上下文提示

  • 目标：研究自动生成的上下文提示是否有效。
  • 方法：使用GPT-4o-mini根据训练批次内容生成上下文提示。
  • 结果：
    • TextAdaptCFT：在医学基准上平均准确率达到了46.31%，优于基线模型和CPT模型。

6. 结论

通过这些实验，论文验证了CFT在多个领域和模型规模上的有效性。CFT通过引入上下文提示，能够更有效地指导模型的学习过程，提升模型在特定领域的知识和推理能力。此外，CFT在合成实验中也表现出更好的学习动态和梯度对齐，进一步支持了其有效性。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文在提出上下文化微调（Contextual Fine-Tuning, CFT）方法并验证其有效性的同时，也指出了未来研究可以进一步探索的方向。以下是一些可以进一步探索的点：

1. 上下文提示的优化

  • 提示的自动生成：虽然论文中已经尝试了使用GPT-4o-mini自动生成上下文提示（TextAdaptCFT），但这种方法仍有改进空间。可以探索更复杂的提示生成策略，例如基于模型的反馈动态调整提示内容，或者结合多种生成策略以提高提示的多样性和有效性。
  • 提示的动态调整：研究如何根据模型在训练过程中的表现动态调整上下文提示，以更好地适应模型的学习进度和需求。
  • 提示的多语言支持：目前的提示主要针对英语文本，可以探索如何为多语言模型设计有效的上下文提示，以提升其在不同语言领域的表现。

2. 不同领域和数据类型的适用性

  • 更多领域的验证：虽然论文已经在医学和金融领域进行了实验，但可以进一步验证CFT在其他领域（如法律、教育、科技等）的有效性，以确定其普适性。
  • 不同数据类型的实验：研究CFT在不同类型的数据（如长文本、表格数据、多媒体数据等）上的表现，以探索其在更广泛的应用场景中的适用性。
  • 低资源领域的应用：探索CFT在低资源领域（如某些小众语言或专业领域）中的应用，研究如何在数据有限的情况下有效提升模型性能。

3. 模型规模和性能的关系

  • 更大模型的实验：虽然论文已经在Llama-2的7B和13B模型上进行了实验，但可以进一步研究CFT在更大规模模型（如100B参数模型）上的表现，以确定其在不同模型规模下的有效性。
  • 模型性能的长期影响：研究CFT对模型长期性能的影响，包括在持续学习和多任务学习场景中的表现，以评估其在实际应用中的稳定性。

4. 与其他微调方法的结合

  • 与持续学习方法的结合：探索CFT与持续学习方法（如EWC、GEM等）的结合，以减少灾难性遗忘，提升模型在动态环境中的适应能力。
  • 与元学习方法的结合：研究CFT与元学习方法（如MAML）的结合，以提升模型在新任务上的快速适应能力。

5. 上下文提示的理论分析

  • 提示的语义影响：深入分析上下文提示的语义内容如何影响模型的梯度更新和学习动态，以更好地理解CFT的工作机制。
  • 提示的最优设计：研究如何设计最优的上下文提示，以最大化其对模型性能的提升效果。可以结合心理学和认知科学的理论，探索更有效的提示设计原则。

6. 实际应用中的挑战

  • 提示的可解释性：研究如何提高上下文提示的可解释性，使模型的决策过程更加透明，便于实际应用中的调试和优化。
  • 提示的鲁棒性：探索如何使上下文提示在面对噪声、对抗攻击等情况下保持鲁棒性，以提升模型在实际应用中的可靠性。

7. 跨领域知识迁移

  • 跨领域提示的迁移：研究如何设计跨领域的上下文提示，以促进模型在不同领域之间的知识迁移，提升其在多领域任务中的表现。
  • 领域适应性提示：探索如何根据目标领域的特点动态调整上下文提示，以更好地适应不同领域的知识结构和任务需求。

8. 计算效率和资源优化

  • 提示的计算效率：研究如何优化上下文提示的生成和应用过程，以减少计算资源的消耗，提升CFT的实用性和可扩展性。
  • 资源受限环境下的应用：探索在资源受限的环境中（如移动设备或边缘计算场景）如何有效应用CFT，以提升模型的性能和响应速度。

通过这些进一步的探索，可以更全面地理解CFT的潜力和局限性，为大型语言模型的微调和应用提供更深入的理论支持和实践指导。

Q: 总结一下论文的主要内容

A:

Authors: Younwoo Choi, Muhammad Adil Asif, Ziwen Han, John Willes, Rahul G. Krishnan

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

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2503.09032v2.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2503.09032v2

Published: 2025-03-12T03:45:53Z

9. The World According to LLMs: How Geographic Origin Influences LLMs’ Entity Deduction Capabilities

Large Language Models (LLMs) have been extensively tuned to mitigate explicit biases, yet they often exhibit subtle implicit biases rooted in their pre-training data. Rather than directly probing LLMs with human-crafted questions that may trigger guardrails, we propose studying how models behave when they proactively ask questions themselves. The 20 Questions game, a multi-turn deduction task, serves as an ideal testbed for this purpose. We systematically evaluate geographic performance disparities in entity deduction using a new dataset, Geo20Q+, consisting of both notable people and culturally significant objects (e.g., foods, landmarks, animals) from diverse regions. We test popular LLMs across two gameplay configurations (canonical 20-question and unlimited turns) and in seven languages (English, Hindi, Mandarin, Japanese, French, Spanish, and Turkish). Our results reveal geographic disparities: LLMs are substantially more successful at deducing entities from the Global North than the Global South, and the Global West than the Global East. While Wikipedia pageviews and pre-training corpus frequency correlate mildly with performance, they fail to fully explain these disparities. Notably, the language in which the game is played has minimal impact on performance gaps. These findings demonstrate the value of creative, free-form evaluation frameworks for uncovering subtle biases in LLMs that remain hidden in standard prompting setups. By analyzing how models initiate and pursue reasoning goals over multiple turns, we find geographic and cultural disparities embedded in their reasoning processes. We release the dataset (Geo20Q+) and code at https://sites.google.com/view/llmbias20q/home.

中文摘要

大型语言模型（LLM）已经被广泛调整，以减轻明显的偏见，但它们往往表现出根植于其预训练数据中的微妙隐性偏见。我们提议研究模型在主动提问时的行为，而不是直接用人工创作的问题对 LLM 进行探测，这些问题可能会触发保护机制。20 问游戏，这一多轮推理任务，作为一个理想的测试平台。我们使用一个新数据集 Geo20Q+ 系统评估实体推理中的地理表现差异，该数据集包含来自不同地区的著名人物和文化重要物体（例如，食品、地标、动物）。我们在两种游戏配置（经典的 20 问和无限轮次）和七种语言（英语、印地语、普通话、日语、法语、西班牙语和土耳其语）中测试流行的 LLM。我们的结果揭示了地理差异：LLM 在推理全球北方实体方面显著更成功，而在全球南方则较少，在全球西方则比全球东方更具优势。虽然维基百科页面浏览量和预训练语料库的频率与表现有轻微相关，但它们未能完全解释这些差异。值得注意的是，游戏进行的语言对表现差距的影响微乎其微。这些发现展示了创造性自由形式评估框架的价值，可以揭示 LLM 中在标准提示设置中隐藏的微妙偏见。通过分析模型如何在多个轮次中发起和追求推理目标，我们发现其推理过程中嵌入了地理和文化差异。我们在 https://sites.google.com/view/llmbias20q/home 发布数据集（Geo20Q+）和代码。

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）在实体推断能力上是否存在基于地理起源的隐性偏见。具体来说，研究者们关注以下几个关键问题：

  1. 地理偏见的影响：研究者们想要了解LLMs在推断来自不同地理区域的实体时是否存在系统性的差异。例如，模型是否更擅长推断来自全球北方（Global North）和西方（Global West）的实体，而对全球南方（Global South）和东方（Global East）的实体表现较差。

  2. 隐性偏见的检测：尽管LLMs已经经过了大量的对齐和调整以减少显式偏见，但这些调整可能使得隐性偏见更难被检测到。论文提出了一种新的评估方法，通过让模型主动提问（而不是被动回答人类设计的问题）来揭示这些隐性偏见。

  3. 多轮推理中的偏见：通过分析模型在多轮推理过程中如何提出问题、处理模糊性以及生成假设，研究者们希望能够发现模型在不同地理区域实体推理过程中嵌入的地理和文化偏见。

  4. 实体流行度和预训练语料的影响：研究者们还探讨了实体的流行度（如维基百科页面浏览量）和预训练语料中实体的频率是否能够解释观察到的性能差异。

  5. 语言的影响：研究者们评估了游戏所使用的语言是否会影响模型对来自不同地理起源的实体的推断能力。

总的来说，这篇论文试图通过一种创造性的、自由形式的评估框架来揭示LLMs在标准提示设置中隐藏的微妙偏见，并通过分析模型在多轮推理中的行为来发现地理和文化偏见。

Q: 有哪些相关研究？

A: 这篇论文提到了多个与之相关的研究领域，包括偏见与公平性、实体推断和交互式评估、以及地理和文化在自然语言处理中的代表性。以下是这些相关研究的详细信息：

偏见与公平性

  • 社会偏见的多维度研究：近年来，关于LLMs中的偏见和公平性问题受到了广泛关注，研究涵盖了性别偏见（de Vassimon Manela et al., 2021; Dong et al., 2024）、种族偏见（Nadeem et al., 2021; Yang et al., 2024）、民族偏见（Ahn & Oh, 2021; Hanna et al., 2025）、年龄偏见（Nangia et al., 2020）和性取向偏见（Cao & Daumé III, 2020）等多个方面。
  • 偏见缓解技术：尽管数据增强（Gallegos et al., 2024a）和模型对齐（Ouyang et al., 2022）等技术已经减少了显式偏见，但这些方法也带来了新的挑战，即模型的表面输出看似无偏见，但其推理过程仍可能包含隐性偏见（Bai et al., 2025; Zhao et al., 2025）。
  • 隐性偏见的检测：隐性偏见难以通过传统的基于直接提问或分类探针的评估方法检测。本文通过模型主动发起的提问链来研究偏见，而不是依赖于对人类设计的提示的响应，从而揭示标准评估中隐藏的偏见。

实体推断和交互式评估

  • 交互式推理任务：交互式推理任务，如20问题游戏，已被用于评估对话系统（Aliannejadi et al., 2019）和视觉语言模型（Cho et al., 2021）的推理能力。
  • 20问题游戏的应用：20问题游戏框架最近被用于研究LLMs的推理能力（Zhang et al., 2023）、决策制定（Bertolazzi et al., 2023）和问题生成（Mazzaccara et al., 2024）。然而，以往的研究主要关注使用该框架评估一般推理能力，而不是检测偏见。本文首次将20问题游戏范式应用于揭示LLMs中的地理偏见。

地理和文化在自然语言处理中的代表性

  • 地理性能差异研究：尽管关于公平性的研究越来越多地涉及人口统计学偏见，但地理性能差异仍然研究不足，大多数研究集中在西方背景，特别是美国（Yogarajan et al., 2023; Besse et al., 2022; Yin et al., 2022）。
  • 地理多样性的重要性：最近的研究强调了在自然语言处理评估中地理多样性的必要性（Manvi et al., 2024; Mirza et al., 2024; Shafayat et al., 2024; Schwöbel et al., 2023），但很少有研究通过多轮推理任务来实现这一目标。本文通过系统评估地理起源如何影响实体推断的成功率和推理效率，填补了这一空白。

这些相关研究为本文的研究提供了背景和基础，帮助研究者们更好地理解LLMs中的偏见问题，并提出了新的方法来评估和揭示这些偏见。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下方法来解决大型语言模型（LLMs）在实体推断能力上是否存在基于地理起源的隐性偏见的问题：

1. 提出新的评估框架

  • 20问题游戏（20 Questions game）：论文采用20问题游戏作为一种多轮推理任务，让LLMs主动提问以推断目标实体。这种游戏形式允许研究者观察模型在推理过程中的行为，而不仅仅是最终输出。通过分析模型提出的问题，可以揭示其推理过程中的隐性偏见。
  • Geo20Q+数据集：为了支持这一评估，论文创建了一个新的数据集Geo20Q+，其中包含来自世界各地的地理特定实体，包括文化上重要的物品（如食物、地标、动物等）和知名人物。这些实体被精心挑选，以确保它们在地理上的多样性。

2. 多语言评估

  • 多语言实验：为了评估语言对地理性能差异的影响，论文在七种高资源语言（英语、法语、印地语、西班牙语、日语、普通话和土耳其语）中进行了实验。通过在多种语言中评估模型，研究者可以确定语言是否会影响模型对不同地理起源实体的推断能力。

3. 多种游戏配置

  • 标准20问题设置：在这种设置中，模型有20次提问机会来推断目标实体。这种设置模拟了传统的20问题游戏，限制了模型的推理深度。
  • 无限制提问设置：在这种设置中，模型可以继续提问，直到它正确推断出目标实体、放弃或达到150次提问的上限。这种设置允许模型进行更深入的推理，揭示更复杂的推理行为和失败模式。

4. 评估指标

  • 成功率（Success Rate）：模型正确推断目标实体的百分比。这是评估模型推理效率的主要指标。
  • 推断所需的平均轮数（Number of Turns to Answer）：在成功推断目标实体的游戏中，模型平均需要多少轮提问。较低的数值表示更快、更高效的推理。

5. 地理和文化分组

  • 大陆级分析：研究者从每个大陆（非洲、亚洲、欧洲、北美洲、南美洲和澳大利亚）中选取了100个最受欢迎的实体，分别评估模型在这些实体上的表现。
  • 国家级分析：为了更精确地考察地缘政治和文化差异，研究者从172个国家中收集了10个最受欢迎的实体，并将这些国家分为全球北方（Global North）、全球南方（Global South）、全球西方（Global West）和全球东方（Global East）四个组别，以评估模型在这些不同区域的表现。

6. 实体流行度和预训练语料频率的分析

  • 维基百科页面浏览量（Wikipedia Popularity）：作为实体文化重要性和信息可用性的代理指标。
  • 预训练语料频率（Corpus Frequency）：通过Dolma数据集估算模型在预训练过程中可能遇到的实体频率。这有助于评估模型表现差异是否仅仅反映了数据可用性。

7. 实验和分析

  • 模型选择：论文评估了三种广泛使用的LLMs，包括GPT-4o-mini、Gemini-2.0-Flash和Llama-3.3-70B-Instruct，这些模型在公共基准测试中表现良好，并声称具有强大的多语言能力。
  • 实验结果：通过大量的实验，论文揭示了LLMs在地理上的显著性能差异。例如，模型在推断全球北方和西方实体时表现更好，而在推断全球南方和东方实体时表现较差。此外，论文还发现，实体的流行度和预训练语料频率与模型表现的相关性较弱，无法完全解释这些地理性能差异。

通过上述方法，论文不仅揭示了LLMs在地理推理中的隐性偏见，还强调了采用创造性、自由形式评估框架的重要性，这些框架能够揭示标准提示设置中隐藏的偏见。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文进行了以下实验来研究大型语言模型（LLMs）在实体推断能力上是否存在基于地理起源的隐性偏见：

1. 游戏设计与实现

  • 20问题游戏框架：模拟经典的20问题游戏，两个实例的LLM分别扮演“猜手”和“裁判”的角色。猜手通过一系列是非问题尝试识别目标实体，裁判根据对目标实体的知识回答“是”、“否”或“也许”。
  • 游戏配置：
    • 标准20问题设置：猜手有20次提问机会来正确识别实体。
    • 无限制提问设置：猜手可以继续提问，直到正确猜出实体、放弃或达到150次提问的上限。
  • 角色定义：
    • 裁判：知道目标实体，回答猜手的问题，仅用“是”、“否”或“也许”回应。
    • 猜手：不知道实体，依靠对话历史提出有信息量的问题，最终识别目标实体。
  • 实现细节：使用相同模型的两个实例分别扮演裁判和猜手角色，确保知识访问一致，避免跨模型不匹配。所有实体基于维基百科文章，以减少模型对实体知识的完全缺失风险。所有提示遵循模型推荐的格式，并包含指导猜手提问策略的适当指令。

2. 评估指标

  • 成功率（Success Rate）：猜手正确识别目标实体的百分比，作为主要评估指标。
  • 推断所需的平均轮数（Number of Turns to Answer）：在成功推断目标实体的游戏中，猜手平均需要的提问轮数，较低值表示更快、更高效的推理。

3. Geo20Q+数据集构建

  • 实体来源：
    • Things（事物）：从维基百科收集与旅游景点、山脉、河流、大学、动物、食物、植物和文化工艺品等主题相关的页面，按页面浏览量排名，每个国家最多选择50个实体，共8375个Things。
    • Notable people（知名人物）：从Laouenan等人的全球知名度数据集中获取数据，包含来自172个国家的210万知名人物。按英语维基百科页面浏览量排名，每个国家至少选择50个代表人物，共24049个Notable people。
  • 消歧和过滤：对于与多个国家有联系的实体，查询每个LLM以确定实体与哪个国家的联系最紧密，并仅保留所有模型一致认同主要国家的实体，以减少地理归属的模糊性。
  • 避免污染：专注于地理特定且细致入微的实例，减少模型通过死记硬背成功的风险，鼓励对实体特定知识进行真正的推理。

4. 模型选择与多语言评估

  • 模型选择：评估了三种广泛使用的LLMs，包括GPT-4o-mini、Gemini-2.0-Flash和Llama-3.3-70B-Instruct，这些模型在公共基准测试中表现良好，并声称具有强大的多语言能力。
  • 多语言实验：在七种高资源语言（英语、法语、印地语、西班牙语、日语、普通话和土耳其语）中进行实验，以评估语言对地理性能差异的影响。对于每种语言，至少有一名内部母语者或流利说话者审查并修改提示模板，观察几场比赛，并验证LLM在游戏中的行为一致性。

5. 地理粒度分析

  • 大陆级分析：从每个大陆（非洲、亚洲、欧洲、北美洲、南美洲和澳大利亚）中选取100个最受欢迎的实体，分别评估模型在这些实体上的表现。
  • 国家级分析：从172个国家中收集10个最受欢迎的实体，并将这些国家分为全球北方（Global North）、全球南方（Global South）、全球西方（Global West）和全球东方（Global East）四个组别，以评估模型在这些不同区域的表现。

6. 实体流行度和预训练语料频率的分析

  • 维基百科页面浏览量（Wikipedia Popularity）：作为实体文化重要性和信息可用性的代理指标。
  • 预训练语料频率（Corpus Frequency）：通过Dolma数据集估算模型在预训练过程中可能遇到的实体频率。这有助于评估模型表现差异是否仅仅反映了数据可用性。

7. 实验结果分析

  • 模型表现：评估模型在不同实体类型（Things和Notable people）和游戏设置（标准20问题和无限制提问）下的成功率和推断效率。
  • 地理性能差异：分析模型在不同地理区域（大陆和国家）的表现，揭示全球北方与南方、西方与东方之间的性能差异。
  • 语言影响：评估游戏所使用的语言是否会影响模型对来自不同地理起源的实体的推断能力。
  • 实体流行度和频率的影响：通过回归分析，评估实体的维基百科页面浏览量和预训练语料频率对模型表现的影响。

通过这些实验，论文揭示了LLMs在地理推理中的隐性偏见，并强调了采用创造性、自由形式评估框架的重要性，这些框架能够揭示标准提示设置中隐藏的偏见。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文提出了一个创新的框架来研究大型语言模型（LLMs）中的地理偏见，但同时也指出了其局限性并提出了未来研究方向。以下是一些可以进一步探索的点：

1. 模型注意力和推理模式分析

  • 激活路径分析：使用解释性方法（如Patchscopes）分析模型在推理过程中的注意力模式和激活路径。这可以帮助确定模型在决策点上是否系统性地偏好某些激活路径或模型区域。
  • 推理路径可视化：通过可视化模型的推理路径，研究者可以更直观地理解模型如何逐步缩小假设空间，并识别出可能导致偏见的具体推理步骤。

2. 不同训练和对齐技术的影响

  • 数据平衡实验：重新训练模型，使用地理上平衡的数据集，以评估这种数据平衡对模型推理性能的影响。这可以帮助确定数据覆盖范围对地理偏见的具体贡献。
  • 对齐技术的影响：系统评估不同的模型对齐技术（如指令对齐、强化学习等）对地理偏见的影响。通过对比不同对齐技术下的模型表现，可以更好地理解这些技术如何影响模型的推理过程。

3. 特定失败模式的分析

  • 重复提问行为：研究模型在推理过程中是否会出现重复提问的行为，以及这种行为是否与地理偏见有关。
  • 推理效率问题：分析模型在推理过程中是否存在规划效率低下或推理不一致的问题，这些问题是否在某些地理区域的实体上更为突出。

4. 多语言和跨文化评估

  • 低资源语言的评估：虽然论文已经涵盖了七种高资源语言，但进一步扩展到低资源语言可以更全面地评估模型在不同语言环境下的表现。
  • 跨文化比较：在更多国家和地区进行实验，以评估模型在不同文化背景下的表现。这可以帮助识别文化特定的偏见，并探索如何减少这些偏见。

5. 实体类型和类别分析

  • 职业和类别偏见：对Notable people和Things进行更细致的职业和类别分析，以确定哪些类型的职业或类别更容易受到地理偏见的影响。
  • 特定实体的深入分析：对特定实体进行深入分析，研究模型在推断这些实体时的具体推理过程，以及这些过程如何受到地理偏见的影响。

6. 模型架构和训练动态的影响

  • 不同架构的比较：比较不同架构的LLMs（如Transformer、GPT系列、LLaMA系列等）在地理偏见上的表现差异。这可以帮助理解模型架构对地理偏见的影响。
  • 训练动态分析：研究训练过程中的动态变化，如学习率、训练周期等，对地理偏见的影响。这可以帮助优化训练过程，减少偏见的产生。

7. 用户交互和反馈机制

  • 用户反馈的影响：研究用户反馈对模型推理过程的影响，以及如何通过用户反馈机制减少地理偏见。
  • 交互式学习：探索交互式学习方法，让模型在与用户的互动中不断学习和调整，以减少地理偏见。

8. 长期影响和动态变化

  • 长期偏见变化：研究模型在长期使用过程中的地理偏见变化，以及如何通过持续的训练和更新减少这些偏见。
  • 动态数据更新：评估模型对动态数据更新的响应，以及如何通过及时更新数据来减少地理偏见。

通过这些进一步的探索，研究者可以更全面地理解LLMs中的地理偏见，并开发出更有效的策略来减少这些偏见，从而提高模型的公平性和可靠性。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 这篇论文的核心内容是研究大型语言模型（LLMs）在实体推断能力上是否存在基于地理起源的隐性偏见。研究者们通过一个创新的评估框架，即20问题游戏，来揭示LLMs在不同地理区域实体推断上的表现差异，并分析了这些差异的潜在原因。以下是论文的主要内容和发现：

背景知识

  • 偏见与公平性：尽管LLMs已经经过了大量的对齐和调整以减少显式偏见，但这些调整可能使得隐性偏见更难被检测到。隐性偏见可能隐藏在模型的推理过程和知识层次中。
  • 地理和文化偏见：地理性能差异在自然语言处理（NLP）中研究不足，大多数研究集中在西方背景，特别是美国。地理多样性在NLP评估中的重要性日益受到关注。

研究方法

  • 20问题游戏：研究者们采用20问题游戏作为一种多轮推理任务，让LLMs主动提问以推断目标实体。这种游戏形式允许研究者观察模型在推理过程中的行为，而不仅仅是最终输出。
  • Geo20Q+数据集：为了支持这一评估，研究者创建了一个新的数据集Geo20Q+，其中包含来自世界各地的地理特定实体，包括文化上重要的物品（如食物、地标、动物等）和知名人物。
  • 多语言实验：在七种高资源语言（英语、法语、印地语、西班牙语、日语、普通话和土耳其语）中进行实验，以评估语言对地理性能差异的影响。
  • 游戏配置：研究者设计了两种游戏配置：标准20问题设置和无限制提问设置，以评估模型在不同推理深度下的表现。
  • 评估指标：使用成功率（Success Rate）和推断所需的平均轮数（Number of Turns to Answer）作为主要评估指标。

实验结果

  • 模型表现：LLMs在推断全球北方和西方实体时表现更好，而在推断全球南方和东方实体时表现较差。例如，在标准20问题设置中，Gemini 2.0在推断西方知名人物时的成功率为23.4%，而在推断东方知名人物时仅为10.6%。
  • 语言影响：游戏所使用的语言对模型表现的影响较小。例如，英语在大多数地区都有最高的成功率，但其他语言的表现并不稳定，且没有证据表明地区相关语言为该地区的实体提供了系统性优势。
  • 实体流行度和频率：实体的维基百科页面浏览量和预训练语料频率与模型表现的相关性较弱，无法完全解释地理性能差异。
  • 推理效率：即使在成功率提高的无限制提问设置中，西方实体的推断效率仍然高于其他地区。例如，欧洲和北美的知名人物在无限制设置下的平均推断轮数分别为25.6和27.5，而其他地区则在32到35轮之间。

关键结论

  • 地理偏见的存在：LLMs在推理过程中存在明显的地理偏见，倾向于更经济和文化上占主导地位的地区。
  • 推理过程的重要性：通过分析模型在多轮推理中的行为，可以揭示标准评估中隐藏的偏见，强调了评估模型推理过程的重要性。
  • 数据和方法的局限性：尽管数据可用性对模型表现有一定影响，但地理性能差异更多地源于模型的推理过程和知识结构，而非仅仅是数据覆盖范围。

未来研究方向

  • 模型注意力和推理模式分析：通过解释性方法分析模型在推理过程中的注意力模式和激活路径。
  • 不同训练和对齐技术的影响：重新训练模型，使用地理上平衡的数据集，评估不同对齐技术对地理偏见的影响。
  • 特定失败模式的分析：研究模型在推理过程中的重复提问行为、推理效率问题和不一致推理模式。
  • 多语言和跨文化评估：扩展到低资源语言和更多国家和地区，评估模型在不同文化背景下的表现。

通过这些研究，论文不仅揭示了LLMs在地理推理中的隐性偏见，还强调了采用创造性、自由形式评估框架的重要性，这些框架能够揭示标准提示设置中隐藏的偏见。

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: Harsh Nishant Lalai, Raj Sanjay Shah, Jiaxin Pei, Sashank Varma, Yi-Chia Wang, Ali Emami

Categories: cs.CL, cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.05525v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.05525v1

Published: 2025-08-07T15:53:30Z

10. BloomWise: Enhancing Problem-Solving capabilities of Large Language Models using Bloom’s-Taxonomy-Inspired Prompts

Despite the remarkable capabilities of large language models (LLMs) across a range of tasks, mathematical reasoning remains a challenging frontier. Motivated by the observation that humans learn more effectively when prompted not what to think but how to think, we introduce BloomWise, a cognitively-inspired prompting technique designed to enhance LLMs’ performance on mathematical problem solving while making their solutions more explainable. BloomWise encourages LLMs to generate solutions - in the form of explanations - by progressing through a sequence of cognitive operations-from basic (e.g., remembering) to more advanced reasoning skills (e.g., evaluating) - mirroring how humans build understanding. The process iterates through these levels, halting early if a convergence criterion is met: specifically, if two or more consecutive levels yield the same answer, the solution from the earliest such level is output; otherwise, the process continues until all levels are completed. Through extensive experiments across five popular math reasoning datasets, we demonstrate the effectiveness of BloomWise. We also present comprehensive ablation studies to analyze the strengths of each component within our system.

中文摘要

尽管大型语言模型（LLMs）在多种任务上展现出卓越的能力，数学推理仍然是一个具有挑战性的前沿领域。观察到人类在被提示如何思考而不是思考什么时学习更有效，因此我们提出了BloomWise，这是一种受认知启发的提示技术，旨在提高LLMs在数学问题解决方面的表现，同时使其解决方案更具可解释性。BloomWise鼓励LLMs生成以解释形式呈现的解决方案，通过一系列认知操作逐步推进，从基本的（例如，记忆）到更高级的推理技能（例如，评估），反映人类如何构建理解。该过程在这些层次之间迭代，如果满足收敛标准则提前停止：具体来说，如果两个或多个连续层次产生相同的答案，则输出最早的一层的解决方案；否则，过程将继续直到所有层次完成。通过在五个受欢迎的数学推理数据集上进行广泛的实验，我们证明了BloomWise的有效性。我们还呈现了全面的消融研究，以分析我们系统中每个组件的优缺点。

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）在解决数学问题和推理任务方面性能有限的问题。尽管LLMs在多种任务上取得了持续进步，但在处理数学问题时仍然存在挑战，这主要是因为：

  1. 数学问题的固有难度。
  2. 解决方案通常包含多个步骤，这些步骤可能性质不同，对于单一的提示技术来说，执行所有必需的步骤是具有挑战性的。

为了克服这些限制，论文介绍了一种新的提示技术BloomWise，该技术受到布鲁姆分类法（Bloom’s Taxonomy）的启发，旨在通过鼓励LLMs从简单的认知技能（如记忆）开始，逐步进展到更高层次的认知技能（如分析），直到找到正确解决方案，从而提高LLMs解决此类问题的性能。

Q: 有哪些相关研究？

A: 相关研究主要包括以下几个方面：

  1. 基于链式思考的推理（Chain-of-Thought prompting）：

    • Wei et al., 2022 提出了一种通过提示鼓励LLMs进行逐步推理的方法，将推理分解成一系列叙述，从而动态地解决问题。

  2. 编程辅助的语言模型（Program-Aided Language Model）和思维程序（Program-of-Thought prompting）：

    • Gao et al., 2022 和 Chen et al., 2022 提出了使用Python代码来处理问题的提示技术，利用Python解释器的精确性进行可靠计算。

  3. 元认知提示（Metacognitive Prompting）：

    • Wang and Zhao, 2024 引入了一种基于人类自省推理的新型提示策略，应用于自然语言理解任务。

  4. 思维树（Tree-of-Thoughts）：

    • Yao et al., 2023 提出了一种通过各种推理路径导航的方法，通过树形结构的推理状态进行推理。

  5. X of Thoughts 方法：

    • Liu et al., 2023 提出了一种选择、应用和验证CoT、PoT和EoT（Equations of Thought）中最合适的提示技术的方法，通过迭代直到找到正确解决方案，以提高LLMs解决数学问题的性能。

  6. 零样本提示（Zero-shot prompts）：

    • Kojima et al., 2022 探讨了只需要一个句子来指导LLMs的方法。

这些研究展示了如何通过不同的提示策略来增强LLMs的推理能力，BloomWise在这些研究的基础上，提出了一种新的多级提示方法，通过布鲁姆分类法来激发LLMs的高阶认知功能，以解决复杂的数学挑战。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过引入一种名为BloomWise的新型提示技术来解决大型语言模型（LLMs）在数学问题和推理任务上的性能限制问题。BloomWise的解决方法可以概括为以下几个关键步骤：

  1. 基于布鲁姆分类法的多级提示：BloomWise利用布鲁姆分类法的前五个认知水平（记忆、理解、应用、分析和评价）来设计提示。这些提示鼓励LLMs从简单的记忆任务开始，逐步使用更复杂的推理技能，直到找到正确答案。

  2. 自我评估：LLMs在每个认知水平上生成答案后，会进行自我评估以检查答案的正确性。如果答案被评估为正确，则停止进一步处理；如果错误，则进入下一个更高的认知水平。

  3. 早期停止：如果在某个认知水平上找到了正确答案，BloomWise会提前停止，不再进行更高水平的提示，从而节省计算资源。

  4. 多种变体：论文探讨了BloomWise的不同变体，包括：

    • 早期停止（Early Stop）：一旦在某个水平上找到正确答案，就停止进一步的提示。
    • 多数投票（Majority Voting）：最终答案由布鲁姆分类法前五个水平上的输出的多数票决定。
    • 程序化的布鲁姆（Program of Bloom）：类似于早期停止，但要求答案以Python代码的形式给出。

  5. 广泛的实验验证：论文在四个流行的数学推理数据集上进行了广泛的实验，验证了BloomWise方法的有效性，并与其他现有技术进行了比较。

  6. 深入分析：论文还进行了深入的分析，探讨了不同LLMs在布鲁姆分类法的每个认知水平上的表现，以及不同数学问题所需的认知技能。

通过这种方法，BloomWise旨在提高LLMs解决数学和推理问题时的准确性和可解释性，同时优化计算效率。

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：

  1. 数据集选择：

    • 选择了四个数学推理数据集，包括GSM8K、SVAMP、Algebra和GSM-hard，这些数据集包含了各种挑战性的数学问题。

  2. 模型选择：

    • 使用了多种不同规模和复杂度的LLMs，包括gpt-3.5-turbo、Llama2（13B和70B）和Mixtral 8x7B instruct。

  3. 基线比较：

    • 将BloomWise与现有的几种提示方法（CoT、PoT、XoT）进行了比较，以评估其在解决数学问题方面的性能。

  4. BloomWise变体的实验：

    • 对BloomWise的三种变体进行了实验：
      • BloomWise Early Stop (BLES)：如果某个水平上的答案是正确的，则提前停止。
      • BloomWise Majority Voting (BLM)：最终答案由多数投票决定。
      • BloomWise Oracle (BLO)：使用一个Oracle来决定是否应该移动到分类法的下一个水平。

  5. 性能分析：

    • 分析了不同LLMs在布鲁姆分类法的每个认知水平上的准确率，以了解它们的认知能力以及解决不同类型数学问题所需的技能。

  6. 自我评估的准确性：

    • 评估了LLMs在自我评估模块中的准确性，以了解它们评估自己答案质量的能力。

  7. Program of Bloom：

    • 实验了将Python代码与BloomWise提示结合的方法，以减少计算错误。

  8. 消融研究：

    • 对BloomWise方法的不同组成部分进行了消融研究，以了解每个组件对整体性能的贡献。

  9. 与其他方法的集成：

    • 探讨了将BloomWise与Tree-of-Thoughts方法集成的可能性，并考虑了在提示中加入之前认知步骤的LLMs回复的潜在性能改进。

这些实验旨在全面评估BloomWise方法的有效性，并与其他现有技术进行比较。通过这些实验，论文提供了关于LLMs在数学问题解决方面的认知技能的宝贵见解，并展示了BloomWise在提高准确性和解释性方面的潜力。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文中提出了一些可以进一步探索的点：

  1. 改进自我评估机制：论文指出，尽管BloomWise Oracle结果很有前景，但BloomWise EarlyStop尚未实现其全部潜力。可以进一步研究更有效的自我评估技术或其他早期停止的标准。

  2. 提示调优：论文中使用的是非常基础的提示，提示调优可能会提高性能，超过现有技术水平。

  3. 结合先前认知步骤的回复：将LLMs从布鲁姆分类法前几个层级的回复与当前层级的提示结合起来，可能会提高所有BloomWise变体的性能。

  4. 与Tree-of-Thoughts方法的集成：论文提出了将BloomWise与Tree-of-Thoughts方法（Yao et al., 2023）集成的想法，可以探索这种集成对性能的影响。

  5. 增加先前认知步骤的记忆：考虑在解决问题的过程中加入先前步骤的记忆，可能会提高LLMs的推理能力。

  6. 扩展到更广泛的任务：将BloomWise方法扩展到数学和推理之外的更广泛任务，探索其在不同领域的应用潜力。

  7. 模型大小和复杂性的影响：研究不同大小和复杂度的模型在BloomWise框架下的性能，了解模型特性如何影响解决问题的能力。

  8. 多模态输入：考虑将BloomWise应用于多模态输入，例如结合文本和视觉信息来解决更复杂的问题。

  9. 实时应用：探索BloomWise在实时系统中的应用，例如在线教育平台或个人助理。

  10. 用户交互：研究如何将BloomWise与用户交互相结合，以提高问题解决过程中的透明度和信任度。

这些探索点可以帮助未来的研究者进一步提升LLMs在复杂问题解决上的能力，并扩展其应用范围。

Q: 总结一下论文的主要内容

A:

Authors: Maria-Eleni Zoumpoulidi, Georgios Paraskevopoulos, Alexandros Potamianos

Categories: cs.CL

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2410.04094v2.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2410.04094v2

Published: 2024-10-05T09:27:52Z

Agent Domain Papers

1. Simulating Human-Like Learning Dynamics with LLM-Empowered Agents

Capturing human learning behavior based on deep learning methods has become a major research focus in both psychology and intelligent systems. Recent approaches rely on controlled experiments or rule-based models to explore cognitive processes. However, they struggle to capture learning dynamics, track progress over time, or provide explainability. To address these challenges, we introduce LearnerAgent, a novel multi-agent framework based on Large Language Models (LLMs) to simulate a realistic teaching environment. To explore human-like learning dynamics, we construct learners with psychologically grounded profiles-such as Deep, Surface, and Lazy-as well as a persona-free General Learner to inspect the base LLM’s default behavior. Through weekly knowledge acquisition, monthly strategic choices, periodic tests, and peer interaction, we can track the dynamic learning progress of individual learners over a full-year journey. Our findings are fourfold: 1) Longitudinal analysis reveals that only Deep Learner achieves sustained cognitive growth. Our specially designed “trap questions” effectively diagnose Surface Learner’s shallow knowledge. 2) The behavioral and cognitive patterns of distinct learners align closely with their psychological profiles. 3) Learners’ self-concept scores evolve realistically, with the General Learner developing surprisingly high self-efficacy despite its cognitive limitations. 4) Critically, the default profile of base LLM is a “diligent but brittle Surface Learner”-an agent that mimics the behaviors of a good student but lacks true, generalizable understanding. Extensive simulation experiments demonstrate that LearnerAgent aligns well with real scenarios, yielding more insightful findings about LLMs’ behavior.

中文摘要

基于深度学习方法捕捉人类学习行为已成为心理学和智能系统研究的主要焦点。最近的方法依赖于控制实验或基于规则的模型来探索认知过程。然而，它们在捕捉学习动态、跟踪随时间的进展或提供可解释性方面存在困难。为了应对这些挑战，我们引入了LearnerAgent，这是一个基于大型语言模型（LLMs）的新型多代理框架，旨在模拟一个现实的教学环境。为了探索类似人类的学习动态，我们构建了具有心理学基础特征的学习者——如深度学习者、表面学习者和懒惰学习者——以及一个无个性化的通用学习者，以检查基础LLM的默认行为。通过每周知识获取、每月战略选择、定期测试和同伴互动，我们可以在整整一年的过程中跟踪个体学习者的动态学习进展。我们的发现有四点：1）纵向分析表明，只有深度学习者实现了持续的认知增长。我们特别设计的“陷阱问题”有效地诊断出表面学习者的浅薄知识。2）不同学习者的行为和认知模式与他们的心理特征高度一致。3）学习者的自我概念分数真实地演变，通用学习者尽管认知有限，仍然展现出令人惊讶的高自我效能感。4）关键的是，基础LLM的默认特征是一个“勤奋但脆弱的表面学习者”——一个模仿好学生行为的代理，但缺乏真正的、可概括的理解。广泛的仿真实验表明，LearnerAgent与真实场景高度一致，为LLMs的行为提供了更具洞察力的发现。

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通过基于大型语言模型（LLMs）的多智能体框架来模拟和分析人类学习行为的动态过程。具体来说，它旨在解决以下问题：

  1. 捕捉学习动态：传统的研究方法（如控制实验或基于规则的模型）难以捕捉学习过程中的动态变化、跟踪随时间的进展，或提供可解释性。论文提出了一种新的框架，能够模拟真实的教学环境，并跟踪个体学习者在全年学习过程中的动态学习进展。

  2. 模拟不同学习者的行为：通过构建具有不同心理基础档案的学习者（如深度学习者、表面学习者和懒惰学习者），研究者可以探索这些学习者在学习策略、推理和认知努力方面的行为模式，以及这些模式如何与他们的心理档案紧密对齐。

  3. 评估学习者的自我概念：研究学习者的自我概念（即他们对自己能力的评估）如何随时间演变，以及这些自我概念如何影响学习者的学习行为和认知发展。

  4. 理解LLMs的行为：通过模拟学习者的行为，研究者希望更好地理解LLMs在学习过程中的行为，特别是它们是否会展现出类似人类的“捷径学习”行为，以及这种行为如何影响它们的长期理解和泛化能力。

  5. 提供可解释性和优化模型：通过模拟人类学习过程，研究者希望能够为LLMs的行为提供更深入的解释，并探索如何优化这些模型的学习机制，以提高它们在关键下游任务中的性能，如自适应学习和模型能力诊断。

总的来说，这篇论文通过构建一个模拟真实教学场景的框架，旨在更深入地理解人类学习行为的动态性，并探索如何将这些理解应用于改进LLMs的设计和应用。

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，以下是主要的相关研究方向和具体工作：

LLM-empowered Agents（LLM驱动的智能体）

  • 研究者们利用LLMs的感知、规划、记忆和协作能力来模拟真实场景，并构建更智能的代理。例如：
    • Agentic AI：根据智能体之间的协作方式，可以分为合作（Cooperation）、竞争（Competition）和竞争合作（Coopetition）三种类型。这些智能体被广泛用于模拟现实世界的实现，如经济市场、人类行为、社会科学和自然科学等。
    • 具体工作：
      • Li et al. (2023) 提出了基于LLM的多智能体协作框架，用于模拟经济市场活动。
      • Zhao et al. (2024b) 研究了LLM驱动的智能体在经济互动中的应用。
      • Liang et al. (2024) 探讨了如何通过多智能体辩论来促进LLM的发散性思维。

Shortcut Learning behavior of LLMs（LLMs的捷径学习行为）

  • 由于训练方法、数据和模型架构的影响，LLMs在训练过程中可能会依赖捷径来学习特征之间的虚假相关性，从而导致推理过程中的幻觉和错误。例如：
    • 具体工作：
      • Yuan et al. (2024) 发现LLMs依赖于不同的捷径，如词汇重叠、子序列、成分、否定、位置和风格等，导致下游任务中的幻觉和失败。
      • Tang et al. (2023) 指出LLMs作为懒惰的学习者，通过直接学习上下文示例中的潜在虚假相关性来避免深度思考。

Educational Psychology（教育心理学）

  • 教育心理学提供了关于人类学习过程的丰富理论，这些理论为深度学习系统提供了宝贵的见解。例如：
    • 学习动机：包括内在动机（如好奇心）和外在动机（如成绩）。
    • 自我概念理论：自我概念作为动机和行为的核心驱动力，影响学习者的自我评估和行为。
    • 同伴影响：同伴对学术表现的影响，以及如何通过社会学习来促进学习。
    • 具体工作：
      • Marton and Säljö (1976) 提出了深度学习者和表面学习者的概念，区分了不同学习策略的学习成果。
      • Marsh (1990) 研究了学术自我概念与学术成就之间的因果关系。
      • DeLay et al. (2016) 探讨了同伴对学术表现的影响。

Cognitive Processing and Learning（认知处理和学习）

  • 认知科学理论为理解人类如何处理信息和学习提供了基础。例如：
    • 具体工作：
      • Sweller (2011) 提出了认知负荷理论，解释了如何通过减少不必要的认知负荷来提高学习效率。

这些相关研究为本文提出的LearnerAgent框架提供了理论基础和技术支持，使其能够更有效地模拟和分析人类学习行为的动态过程。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过构建一个名为 LearnerAgent 的多智能体框架来解决上述问题。该框架基于大型语言模型（LLMs），模拟了一个真实的教学环境，通过角色扮演和模拟学习过程来研究不同学习者的学习行为和认知发展。以下是解决这些问题的具体方法：

1. 构建学习者档案（Profile Construction）

  • 教师代理（Teacher Agent）：负责传授知识、布置任务、组织教学活动、评估学习者表现并提供指导。
  • 学习者代理（Learner Agents）：分为四种类型，每种类型具有不同的学习动机、自我概念和学习策略：
    • 深度学习者（Deep Learner）：内在动机驱动，追求深度理解，自我概念较高。
    • 表面学习者（Surface Learner）：外在动机驱动，依赖记忆和模式匹配，自我概念中等。
    • 懒惰学习者（Lazy Learner）：动机最低，倾向于避免努力，自我概念较低。
    • 普通学习者（General Learner）：没有预定义的档案，作为基线模型，用于观察LLM的默认行为。

2. 学习和改进（Learning and Improvement）

  • 学习周期：模拟一个12个月的学习过程，包括每周学习、每月策略选择、定期测试和同伴互动。
    • 每周学习：学习者学习材料、做笔记、完成每周测试。
    • 每月策略选择：学习者在知识巩固和认知反思之间做出选择。
    • 定期测试：通过月考、期中考试和期末考试评估学习者的知识和能力发展。
    • 同伴互动和辩论：模拟社会学习，学习者在有不同答案的问题上进行辩论。

3. 记忆机制（Memory Mechanism）

  • 短期记忆：存储最近的对话内容，保持上下文连贯性。
  • 长期记忆：存储学习者的完整学习历史，包括知识总结、考试答案、自我反思等，支持个性化帮助和时间对齐。

4. 能力评估（Competent Assessment）

  • 性能评估：通过初始考试、每周练习、月考和期末考试评估学习者的知识和能力发展。
  • 心理评估：学习者根据自己的历史自我概念分数和其他学习者的考试成绩更新自我概念分数。

5. 实验设置（Experimental Setups）

  • 测试套件构建：以英语语法学习为测试任务，构建了一个新的测试套件，包括知识要点和测试问题。
  • 实验实施：使用Qwen-2.5-72B-Instruct作为教师代理，Qwen-2.5-7B-Instruct作为学习者代理，进行多次独立运行以确保结果的稳健性。

6. 实验结果和分析（Experimental Results and Analysis）

  • 认知和学习发展（RQ1）：通过月考成绩、不同类型问题的答题情况以及初始和最终考试的对比，分析学习者的认知发展。
  • 行为和认知模式（RQ2）：分析学习者在学习策略和推理质量方面的不同表现。
  • 自我概念演变（RQ3）：跟踪学习者的自我概念如何随时间演变。
  • 同伴影响（RQ4）：评估学习者在辩论中对同伴影响的反应。
  • 普通学习者的出现行为（RQ5）：研究普通学习者（基线模型）的行为，揭示其默认学习模式。

通过上述方法，LearnerAgent框架能够有效地模拟和分析不同学习者的行为和认知发展，揭示了深度学习者、表面学习者和懒惰学习者之间的显著差异，以及普通学习者（基线模型）的默认行为模式。这些发现为理解LLMs的行为提供了新的视角，并为教育和人工智能领域的研究提供了有价值的见解。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中设计了一系列实验来评估LearnerAgent框架的有效性，并回答了以下研究问题（RQs）：

RQ1: 学习者在学习过程中展现出哪些知识获取和认知发展过程？他们能否解决陷阱问题？

  • 实验设计：跟踪不同学习者在12个月学习过程中的月考表现，分析他们在不同类型题目（复习题、陷阱题和知识整合题）上的表现，以及从初始考试到最终考试的整体表现和推理能力的变化。
  • 实验结果：
    • 月考表现：所有学习者在12个月的学习过程中都显示出成绩的上升趋势，但存在波动。深度学习者和普通学习者表现较好，而懒惰学习者和表面学习者表现较差。
    • 不同类型题目的表现：
      • 复习题：表面学习者在复习题上表现最佳，深度和普通学习者表现中等，懒惰学习者表现最差。
      • 陷阱题：深度学习者在陷阱题上表现最佳，显示出对知识的深度理解和泛化能力。表面和普通学习者在陷阱题上表现较差，显示出对知识的表面理解和依赖记忆。
      • 知识整合题：所有学习者在知识整合题上的表现都较好，普通学习者表现最佳，显示出对知识的长期积累能力。
    • 初始和最终考试：深度学习者在初始和最终考试中表现出最长的推理长度和稳定的性能提升。表面和懒惰学习者虽然推理长度增加，但推理质量仍然较低，显示出浅层次的响应。普通学习者在推理长度和性能上都有中等程度的提升。

RQ2: 每个学习者有哪些独特的行为和认知模式？

  • 实验设计：分析学习者在学习策略和推理质量方面的差异，包括学习策略（如总结、反思或休息）的选择和推理长度、逻辑连接词的使用。
  • 实验结果：
    • 学习策略：所有学习者大多选择学习而不是休息，但懒惰学习者休息的比例略高，显示出较低的学习动机。
    • 推理长度：深度学习者产生最长的解释，显示出强烈的认知参与和对解释的关注。表面和懒惰学习者产生较短的响应，显示出最小的努力或表面记忆。
    • 逻辑连接词的使用：深度学习者在推理中使用最多的逻辑连接词，尤其是对比连接词，显示出高级别的思维能力。其他学习者使用较少的对比连接词，更多依赖简单的因果连接词，显示出更线性的思维方式。

RQ3: 学习者的自我概念如何随学习过程演变？

  • 实验设计：跟踪学习者在12个月学习过程中的自我概念变化，分析他们的自我概念分数如何随时间和表现反馈而变化。
  • 实验结果：
    • 深度学习者：保持较高且稳定的自我概念分数，显示出稳定的信心，不受短期表现变化或同伴比较的影响。
    • 表面学习者：显示出轻微的下降，表明其自我概念较脆弱，易受变化结果的影响。
    • 懒惰学习者：从最低的自我概念开始，显示出适度的改善，可能是因为小的累积收益。
    • 普通学习者：从一个中等的自我概念水平开始，显示出强烈的、稳定的增长趋势，这反映了基础LLM逐渐形成动态自我概念，有时过于乐观。

RQ4: 学习者如何对同伴影响做出反应？

  • 实验设计：通过辩论机制评估学习者在互动讨论中对同伴影响的反应，定义了三个指标：说服（成功说服同伴）、抵抗错误（正确拒绝错误的同伴论点）和接受正确（在接收到正确论据时更新信念）。
  • 实验结果：
    • 深度学习者：在说服和抵抗错误方面表现最佳，同时保持较高的接受正确率，显示出既能够捍卫自己的观点，又能接受有效的反馈。
    • 表面学习者：接受正确率高，但说服率低，显示出在面对错误论点时的抵抗力较弱。
    • 懒惰学习者：在说服和抵抗错误方面表现最差，显示出对错误信息的易感性。
    • 普通学习者：在说服方面表现较好，但在抵抗错误和接受正确方面表现较弱，显示出对同伴错误信息的易感性。

RQ5: 基础LLM（普通学习者）的出现学习档案是什么？

  • 实验设计：分析普通学习者在所有任务中的行为，将其视为基础模型的学习轨迹。
  • 实验结果：
    • 表现：普通学习者在知识整合题上表现较好，但在陷阱题上表现较差，显示出对知识的表面理解和依赖记忆。
    • 辩论表现：普通学习者在辩论中表现出较低的说服率和抵抗错误率，显示出对错误信息的易感性。
    • 自我概念：普通学习者的自我概念逐渐增长，显示出过度的自信，但这种自信并未得到深度理解的支持。

验证实验的普适性

  • 实验设计：为了验证LearnerAgent框架的普适性，论文还使用了基于LLaMA3.1-8B-Instruct的学习者进行了实验。
  • 实验结果：
    • 月考表现：所有基于LLaMA的学习者在12个月的学习过程中都显示出成绩的上升趋势，但深度学习者表现最佳，表面学习者表现最差。
    • 不同类型题目的表现：
      • 复习题：深度学习者在复习题上表现最佳。
      • 陷阱题：深度学习者在陷阱题上表现最佳，普通和表面学习者表现较差。
      • 知识整合题：普通学习者在知识整合题上表现最佳。
    • 学习策略和推理模式：与基于Qwen的学习者类似，基于LLaMA的学习者也显示出不同的学习策略和推理模式，深度学习者表现出更长的推理长度和更高的逻辑连接词使用频率。

通过这些实验，论文展示了LearnerAgent框架能够有效地模拟和分析不同学习者的行为和认知发展，揭示了深度学习者、表面学习者和懒惰学习者之间的显著差异，以及普通学习者（基线模型）的默认行为模式。这些发现为理解LLMs的行为提供了新的视角，并为教育和人工智能领域的研究提供了有价值的见解。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文提出的LearnerAgent框架在模拟人类学习行为方面取得了显著成果，但仍有许多可以进一步探索的方向。以下是一些潜在的研究方向：

1. 跨领域学习

  • 研究问题：当前研究集中在英语语法学习上，未来可以扩展到其他学科领域，如数学、科学、历史等，以验证框架在不同知识领域的适用性。
  • 方法：构建针对不同学科的学习任务和测试套件，调整学习者档案以适应不同学科的学习特点。

2. 长期学习效果

  • 研究问题：目前的模拟周期为12个月，可以进一步延长学习周期，观察学习者在更长时间内的认知发展和行为变化。
  • 方法：扩展模拟时间，增加更多的学习阶段和评估点，分析学习者在长期学习中的适应性和持续进步能力。

3. 学习者多样性

  • 研究问题：虽然已经定义了四种学习者类型，但现实中学习者的行为和认知模式更为复杂多样。可以进一步细化学习者档案，引入更多维度（如学习风格、情绪状态、社会经济背景等）。
  • 方法：增加学习者档案的维度，设计更复杂的实验来评估不同维度对学习行为的影响。

4. 动态学习环境

  • 研究问题：当前的模拟环境相对静态，未来可以引入动态变化的学习环境，如教学方法的变化、学习资源的更新等，以研究学习者对环境变化的适应能力。
  • 方法：设计动态变化的教学活动和学习资源，观察学习者在不同环境下的学习策略和认知发展。

5. 学习者之间的互动

  • 研究问题：目前的同伴互动主要通过辩论形式进行，未来可以探索更多形式的互动，如小组合作、项目式学习等，以研究不同互动形式对学习效果的影响。
  • 方法：设计多样化的互动形式，分析学习者在不同互动形式下的表现和认知发展。

6. 学习者的情感和动机

  • 研究问题：学习者的情感和动机对其学习行为有重要影响，未来可以进一步研究学习者的情感状态和动机变化，以及如何通过教学干预来调节这些因素。
  • 方法：引入情感和动机的评估指标，设计实验来研究教学干预对学习者情感和动机的影响。

7. 模型优化

  • 研究问题：虽然LearnerAgent框架已经能够模拟多种学习行为，但仍有改进空间，特别是在提高学习者推理能力和深度理解方面。
  • 方法：探索新的模型架构和训练方法，优化学习者的推理能力和深度理解能力，减少对表面模式的依赖。

8. 教育干预的有效性

  • 研究问题：研究不同的教育干预措施（如个性化学习计划、反馈机制、激励措施等）对学习者行为和认知发展的具体影响。
  • 方法：设计和实施不同的教育干预措施，通过实验评估其对学习者表现和认知发展的实际效果。

9. 跨文化研究

  • 研究问题：不同文化背景下的学习者可能表现出不同的学习行为和认知模式，未来可以开展跨文化研究，比较不同文化背景下学习者的行为差异。
  • 方法：在不同文化背景下进行实验，分析文化因素对学习者行为和认知发展的影响。

10. 模型的可解释性

  • 研究问题：进一步提高模型的可解释性，使教育工作者和研究人员能够更好地理解学习者的行为和认知过程。
  • 方法：开发新的解释工具和技术，提供更详细的模型解释和可视化，帮助研究人员和教育工作者更好地理解学习者的行为模式。

通过这些进一步的研究方向，可以更全面地理解和优化LearnerAgent框架，使其在模拟人类学习行为方面更加准确和有效，为教育和人工智能领域的研究提供更深入的见解。

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

Simulating Human-Like Learning Dynamics with LLM-Empowered Agents

作者

Yu Yuan, Lili Zhao, Wei Chen, Guangting Zheng, Kai Zhang, Mengdi Zhang, Qi Liu

机构

University of Science and Technology of China, State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, China, Meituan

摘要

本文介绍了一个基于大型语言模型（LLMs）的多智能体框架 LearnerAgent，用于模拟真实教学环境中的学习行为。通过构建具有不同心理基础档案的学习者（如深度学习者、表面学习者和懒惰学习者），研究者可以探索人类学习动态，跟踪个体学习者的动态学习进展。主要发现包括：

  1. 只有深度学习者实现了持续的认知增长，而表面学习者的知识较为脆弱。
  2. 不同学习者的行为和认知模式与其心理档案高度一致。
  3. 学习者的自我概念分数随时间演变，普通学习者表现出意外的高自我效能。
  4. 基础LLM的默认行为是一个“勤奋但脆弱的表面学习者”，模仿好学生的行为但缺乏真正的理解。

引言

随着LLMs在实际应用中的普及，研究者开始探索模型行为与人类学习模式之间的相似性和差异性。教育心理学提供了关于人类学习过程的丰富理论，这些理论为深度学习系统提供了宝贵的见解。然而，传统研究方法（如问卷调查或基于规则的模型）存在局限性，难以提供动态和可解释的学习行为评估。因此，本文提出了LearnerAgent框架，通过模拟真实教学场景来探索人类学习动态。

LearnerAgent框架

LearnerAgent框架通过角色扮演模拟真实的教学环境，包括教师和多个学习者。学习者分为四种类型：深度学习者、表面学习者、懒惰学习者和普通学习者。每个学习者都有独特的学习动机、自我概念和发展策略。通过每周学习、每月策略选择、定期测试和同伴互动，研究者可以跟踪学习者的动态学习进展。

实验设置

实验以英语语法学习为测试任务，构建了一个新的测试套件，包括知识要点和测试问题。使用Qwen-2.5-72B-Instruct作为教师代理，Qwen-2.5-7B-Instruct作为学习者代理，进行多次独立运行以确保结果的稳健性。

实验结果和分析

  1. 认知和学习发展（RQ1）：

    • 所有学习者在12个月的学习过程中都显示出成绩的上升趋势，但深度学习者表现最佳，表面和懒惰学习者表现较差。
    • 深度学习者在陷阱题上表现最佳，显示出对知识的深度理解和泛化能力。
    • 普通学习者在知识整合题上表现最佳，显示出对知识的长期积累能力。

  2. 行为和认知模式（RQ2）：

    • 深度学习者在学习策略和推理质量方面表现最佳，产生最长的解释和最高的逻辑连接词使用频率。
    • 表面和懒惰学习者在推理长度和逻辑连接词使用方面表现较差，显示出浅层次的响应。

  3. 自我概念演变（RQ3）：

    • 深度学习者保持较高且稳定的自我概念分数，不受短期表现变化或同伴比较的影响。
    • 表面学习者显示出轻微的下降，懒惰学习者显示出适度的改善。
    • 普通学习者的自我概念逐渐增长，显示出过度的自信。

  4. 同伴影响（RQ4）：

    • 深度学习者在说服和抵抗错误方面表现最佳，同时保持较高的接受正确率。
    • 表面学习者接受正确率高，但说服率低。
    • 懒惰学习者在说服和抵抗错误方面表现最差。

  5. 普通学习者的出现行为（RQ5）：

    • 普通学习者在知识整合题上表现较好，但在陷阱题上表现较差，显示出对知识的表面理解和依赖记忆。
    • 普通学习者的自我概念逐渐增长，显示出过度的自信，但这种自信并未得到深度理解的支持。

结论

本文通过LearnerAgent框架成功模拟了不同学习者的行为和认知发展，揭示了深度学习者、表面学习者和懒惰学习者之间的显著差异，以及普通学习者（基线模型）的默认行为模式。这些发现为理解LLMs的行为提供了新的视角，并为教育和人工智能领域的研究提供了有价值的见解。未来的研究可以进一步探索跨领域学习、长期学习效果、学习者多样性、动态学习环境、学习者之间的互动、学习者的情感和动机、模型优化、教育干预的有效性、跨文化研究和模型的可解释性等方向。

希望这个总结对你有所帮助！

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: Yu Yuan, Lili Zhao, Wei Chen, Guangting Zheng, Kai Zhang, Mengdi Zhang, Qi Liu

Categories: cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.05622v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.05622v1

Published: 2025-08-07T17:57:46Z

2. OmniEAR: Benchmarking Agent Reasoning in Embodied Tasks

Large language models excel at abstract reasoning but their capacity for embodied agent reasoning remains largely unexplored. We present OmniEAR, a comprehensive framework for evaluating how language models reason about physical interactions, tool usage, and multi-agent coordination in embodied tasks. Unlike existing benchmarks that provide predefined tool sets or explicit collaboration directives, OmniEAR requires agents to dynamically acquire capabilities and autonomously determine coordination strategies based on task demands. Through text-based environment representation, we model continuous physical properties and complex spatial relationships across 1,500 scenarios spanning household and industrial domains. Our systematic evaluation reveals severe performance degradation when models must reason from constraints: while achieving 85-96% success with explicit instructions, performance drops to 56-85% for tool reasoning and 63-85% for implicit collaboration, with compound tasks showing over 50% failure rates. Surprisingly, complete environmental information degrades coordination performance, indicating models cannot filter task-relevant constraints. Fine-tuning improves single-agent tasks dramatically (0.6% to 76.3%) but yields minimal multi-agent gains (1.5% to 5.5%), exposing fundamental architectural limitations. These findings demonstrate that embodied reasoning poses fundamentally different challenges than current models can address, establishing OmniEAR as a rigorous benchmark for evaluating and advancing embodied AI systems. Our code and data are included in the supplementary materials and will be open-sourced upon acceptance.

中文摘要

大型语言模型在抽象推理方面表现出色，但它们在具身代理推理方面的能力仍然在很大程度上未被探索。我们提出了OmniEAR，这是一个综合框架，用于评估语言模型如何在具身任务中推理物理互动、工具使用和多代理协调。与现有的提供预定义工具集或明确协作指令的基准测试不同，OmniEAR要求代理根据任务需求动态获取能力并自主确定协调策略。通过基于文本的环境表示，我们建模了1500个场景中连续的物理属性和复杂的空间关系，涵盖家庭和工业领域。我们的系统评估显示，当模型必须从约束条件中推理时，性能严重下降：在明确指令下成功率达到85-96%，但对于工具推理性能下降到56-85%，对于隐性协作降到63-85%，复合任务的失败率超过50%。令人惊讶的是，完整的环境信息会降低协调性能，表明模型无法过滤出与任务相关的约束条件。微调显著改善了单代理任务的表现（从0.6%提高到76.3%），但对多代理的提升却微乎其微（从1.5%提高到5.5%），暴露出根本性的架构局限性。这些发现表明，具身推理提出了与当前模型能够解决的根本不同的挑战，为评估和推进具身人工智能系统建立了OmniEAR这一严格的基准。我们的代码和数据包含在补充材料中，并将在接受后开源。

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在具身任务中的推理能力，特别是在理解物理交互、工具使用和多智能体协调方面的能力。

具体来说，当前的大型语言模型在抽象推理任务中表现出色，但在具身环境中进行推理的能力仍然未知。具身任务要求智能体理解物体属性如何影响可能的动作、识别自身能力不足何时需要工具辅助以及何时需要与其他智能体协作。这些推理能力与抽象问题解决有本质区别，因为它们需要理解现实世界交互的物理原理。然而，现有的评估方法未能捕捉到这种具身推理的复杂性，无法评估模型是否真正理解了物理约束和任务需求之间的关系。

为了解决这一问题，论文提出了 OmniEAR 框架，旨在通过设计需要动态获取能力和自主确定协调策略的场景，来评估模型是否真正理解了具身交互的基本原则。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与具身智能（embodied intelligence）相关的研究工作，这些工作主要集中在具身任务的基准测试、工具使用和多智能体协作等方面。以下是一些关键的相关研究：

具身任务基准测试

  • ALFRED (Shridhar et al., 2020): 提供了关于日常任务的指令遵循任务评估的基础标准，但其物理属性建模主要采用离散状态表示，例如门的开关操作和物体的拾取/放置，对于重量、硬度和温度等连续属性的推理能力有限。
  • BEHAVIOR-1K (Li et al., 2024a): 扩展了覆盖范围，包含1000个日常活动场景，但同样采用离散状态表示，缺乏对连续物理属性的推理需求。
  • Habitat 3.0 (Puig et al., 2023): 提供了一个用于人类、化身和机器人共存的环境，支持多种任务，但主要关注导航和交互任务，对物理属性的推理需求较少。

具身工具使用

  • RoCo (Mandi et al., 2024): 关注低层次的操纵技能，如抓取精度，但缺乏对动态工具获取能力的评估。
  • PARTNR (Chang et al., 2024): 采用预定义的工具配置，评估高层次的规划能力，但行动空间在任务初始化时固定，无法评估基于任务需求的动态工具推理能力。

多智能体协作

  • TDW-MAT (Zhang et al., 2024): 通过负载容量约束创建协作场景，但依赖于效率优化来驱动多智能体参与，而非基于物理约束的协作需求。
  • EmbodiedBench (Yang et al., 2025): 关注任务分配和执行优化，但同样依赖于效率驱动的协作，而非基于物理约束的协作需求。

其他相关工作

  • Voyager (Wang et al., 2023): 提出了一个基于大型语言模型的开放性具身智能代理，强调了在复杂环境中进行长期规划和推理的能力。
  • Socratic Models (Zeng et al., 2022): 探讨了如何通过语言模型进行零样本多模态推理，强调了语言和视觉信息的结合在具身智能中的重要性。
  • Machine Theory of Mind (Rabinowitz et al., 2018): 提出了机器理论模型，用于模拟和理解其他智能体的心理状态，这在多智能体协作中尤为重要。

这些相关研究为 OmniEAR 框架的提出提供了背景和基础，但 OmniEAR 通过引入连续物理属性推理、动态工具获取机制和基于物理约束的隐式协作设计，填补了现有评估方法的空白。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 为了解决评估大型语言模型在具身任务中的推理能力这一问题，论文提出了 OmniEAR 框架，该框架通过以下三个关键组件来实现对具身推理能力的全面评估：

1. EAR-Sim: 高效环境模拟

EAR-Sim 是一个基于文本的环境模拟器，能够高效地建模复杂的物理属性和空间关系。它通过以下方式实现：

  • 环境表示：将具身环境形式化为有向图 ( G_t = (V_t, E_t, A_t) )，其中节点集 ( V_t ) 包括空间节点（房间和区域）、物体节点和智能体节点，边集 ( E_t ) 编码空间关系，属性字典 ( A_t ) 存储连续的物理属性（如重量、温度、材料组成等）。
  • 动态能力管理：引入动态工具-能力绑定系统，允许智能体通过获取工具来扩展其行动空间。当智能体抓取工具时，系统会动态地将工具的能力绑定到智能体的行动集中，释放工具时则自动解绑。
  • 自然涌现的协作：支持基于物理约束的协作，而非预定义的协作协议。当智能体尝试执行超出其能力范围的动作时，系统允许智能体发起协作请求，并协调联合行动。

2. 自动化基准生成

为了生成多样化且物理上一致的场景，论文提出了一个四阶段的自动化基准生成流程：

  • 场景生成：从互联网语料库中提取语义种子，引导神经生成器创建结构化的环境描述，包括物体、空间布局和智能体配置。
  • 任务生成：基于场景结构提取可行的动作，然后生成与物理可能性锚定的指令，确保生成的任务既具有创造性又可解。
  • 评估逻辑和轨迹：自动解析指令和场景，提取成功所需的最小状态变化，生成目标谓词集 ( G_{goal} )。同时，使用具有完整环境知识的 oracle 代理生成专家轨迹，提供高质量的演示。
  • 质量保证：通过多层验证（包括结构一致性、物理可行性和逻辑连贯性检查）和人工评估，确保所有任务既具有挑战性又可解。

3. EAR-Bench: 系统评估

EAR-Bench 是一个包含 1500 个场景的基准测试，覆盖家庭和工业领域，包含 64,057 个具有丰富物理属性的交互式物体。评估矩阵跨越单智能体和多智能体任务，按认知复杂性分为三个层次：

  • 单智能体任务：
    • 直接命令：简单的指令遵循任务，如“将杯子放在桌子上”。
    • 属性推理：需要比较连续属性以识别目标的任务，如“移动最重的杯子”。
    • 工具使用：需要识别能力缺口并获取适当工具的任务，如“清洁桌子”。
    • 复合推理：结合多个挑战的任务，如“清洁最重的桌子”。
  • 多智能体任务：
    • 显式协作：提供明确协作指令的任务，如“Agent A 和 Agent B 协作打开沉重的柜子”。
    • 隐式协作：需要智能体自主识别任务超出个体能力并协作的任务，如“将餐桌移到储藏室”。
    • 复合协作：结合所有元素的任务，如“协作修理故障的电视”。

评估方法

论文对九个代表性模型进行了系统评估，这些模型涵盖了三种架构范式，包括闭源模型（如 GPT-4o 和 Gemini-2.5-Flash）、开源基础模型（如 Deepseek-V3 和 Qwen2.5 系列）以及推理专业模型（如 Deepseek-R1 和 QwQ-32B）。评估结果显示，当模型需要从物理约束中推理时，性能显著下降，特别是在工具使用和隐式协作任务中。此外，论文还探讨了模型规模、架构选择、环境信息呈现和训练方法对具身推理能力的影响。

关键结论

  • 性能退化：在从明确指令到基于约束的推理任务中，模型性能从超过 85% 下降到低于 65%。
  • 模型规模和推理能力：直接命令和工具使用任务的性能随着模型规模的增加而显著提高，但属性推理和复合推理任务的性能在 72B 参数以上趋于平稳。
  • 环境信息的影响：完整的环境信息会降低隐式协作任务的性能，表明模型无法过滤与任务相关的约束。
  • 微调效果：虽然微调可以显著提高单智能体任务的性能，但在多智能体任务中效果有限，表明当前模型架构在多智能体协调推理方面存在根本限制。

通过这些方法，OmniEAR 框架不仅揭示了当前语言模型在具身推理方面的根本局限性，还为开发下一代具身 AI 系统提供了严格的评估平台。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了系统性的实验来评估当前大型语言模型（LLMs）在具身任务中的推理能力。实验主要围绕以下几个方面展开：

1. 模型选择

论文选择了九个代表性模型，涵盖了三种架构范式：

  • 闭源模型：GPT-4o 和 Gemini-2.5-Flash。
  • 开源基础模型：Deepseek-V3（671B 参数）、Qwen2.5 系列（3B、7B、72B 参数）和 Llama3.1-8B。
  • 推理专业模型：Deepseek-R1 和 QwQ-32B。

2. 评估协议

所有模型在相同的评估协议下进行测试，以确保公平比较：

  • 部分可观测性：智能体必须探索环境以发现物体的位置和属性，反映现实部署条件。
  • 任务类别：测试了 2800 个测试场景，涵盖七个任务类别（直接命令、工具使用、属性推理、复合推理、显式协作、隐式协作、复合协作），每个任务类别进行三次独立运行以确保统计可靠性。
  • 标准化提示：所有模型使用相同的提示、环境描述和行动词汇表，工具依赖行动根据上下文动态启用。

3. 微调配置

为了评估监督学习是否能够解决推理限制，论文对 Qwen2.5-3B 模型进行了微调：

  • 数据收集：从 Qwen2.5-72B 模型中收集了 1942 个成功的演示，过滤出最优行动序列，生成了 20346 个指令-行动对。
  • 训练：使用标准的因果语言模型目标进行训练，采用 4 个 NVIDIA A100 GPU，有效批量大小为 64，学习率为 1.0e-5，使用余弦衰减学习率调度器，训练周期为 3。

4. 部署配置

模型在两种配置下进行评估：

  • 单智能体场景：测试个体推理能力，不涉及协作复杂性。
  • 多智能体场景：采用集中式协调，一个模型控制所有智能体，具有完整的状态可见性，隔离协作推理与通信挑战。

5. 主要结果

实验结果揭示了模型在不同任务类别中的表现，主要发现包括：

  • 任务复杂性层次：从直接命令（85.2-96.6% 成功率）到复合协作任务（32.0-48.5% 成功率），成功率系统性下降。
  • 模型规模与推理能力：直接命令和工具使用任务的性能随着模型规模的增加而显著提高，但属性推理和复合推理任务的性能在 72B 参数以上趋于平稳。
  • 环境信息的影响：完整的环境信息会降低隐式协作任务的性能，表明模型无法过滤与任务相关的约束。
  • 微调效果：虽然微调可以显著提高单智能体任务的性能（从 0.6% 提高到 76.3%），但在多智能体任务中效果有限（从 1.5% 提高到 5.5%），表明当前模型架构在多智能体协调推理方面存在根本限制。

6. 详细分析

论文还进行了详细的分析，以理解影响模型性能的因素，并识别特定的能力瓶颈：

  • 环境表示的影响：通过比较有无世界图（World Graph）增强的性能，发现工具使用任务受益最大，而隐式协作任务表现下降，表明信息过载可能对协作推理产生负面影响。
  • 计算效率权衡：分析了不同模型架构的计算成本与性能之间的关系，发现推理专业模型通过增加计算开销来实现更高的性能。
  • 执行效率分析：通过比较模型解决方案与专家演示的相对步数比（RSR），发现多智能体任务的执行效率较低且方差较大，表明当前模型缺乏自适应协调机制。

这些实验和分析为理解当前语言模型在具身推理任务中的表现提供了深入的见解，并揭示了进一步发展具身 AI 系统的关键方向。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A:

Authors: Zixuan Wang, Dingming Li, Hongxing Li, Shuo Chen, Yuchen Yan, Wenqi Zhang, Yongliang Shen, Weiming Lu, Jun Xiao, Yueting Zhuang

Categories: cs.CL, cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.05614v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.05614v1

Published: 2025-08-07T17:54:15Z

3. SE-Agent: Self-Evolution Trajectory Optimization in Multi-Step Reasoning with LLM-Based Agents

Large Language Model (LLM)-based agents have recently shown impressive capabilities in complex reasoning and tool use via multi-step interactions with their environments. While these agents have the potential to tackle complicated tasks, their problem-solving process, i.e., agents’ interaction trajectory leading to task completion, remains underexploited. These trajectories contain rich feedback that can navigate agents toward the right directions for solving problems correctly. Although prevailing approaches, such as Monte Carlo Tree Search (MCTS), can effectively balance exploration and exploitation, they ignore the interdependence among various trajectories and lack the diversity of search spaces, which leads to redundant reasoning and suboptimal outcomes. To address these challenges, we propose SE-Agent, a Self-Evolution framework that enables Agents to optimize their reasoning processes iteratively. Our approach revisits and enhances former pilot trajectories through three key operations: revision, recombination, and refinement. This evolutionary mechanism enables two critical advantages: (1) it expands the search space beyond local optima by intelligently exploring diverse solution paths guided by previous trajectories, and (2) it leverages cross-trajectory inspiration to efficiently enhance performance while mitigating the impact of suboptimal reasoning paths. Through these mechanisms, SE-Agent achieves continuous self-evolution that incrementally improves reasoning quality. We evaluate SE-Agent on SWE-bench Verified to resolve real-world GitHub issues. Experimental results across five strong LLMs show that integrating SE-Agent delivers up to 55% relative improvement, achieving state-of-the-art performance among all open-source agents on SWE-bench Verified. Our code and demonstration materials are publicly available at https://github.com/JARVIS-Xs/SE-Agent.

中文摘要

基于大型语言模型（LLM）的代理最近在复杂推理和工具使用方面展现了令人印象深刻的能力，通过与环境的多步骤互动。虽然这些代理有潜力处理复杂任务，但它们的解决问题过程，即代理为完成任务而进行的互动轨迹，仍未得到充分利用。这些轨迹包含丰富的反馈，可以引导代理朝正确方向解决问题。尽管像蒙特卡洛树搜索（MCTS）这样的主流方法能够有效平衡探索和利用，但它们忽视了各种轨迹之间的相互依赖性，并且缺乏搜索空间的多样性，这导致了冗余推理和次优结果。为了解决这些挑战，我们提出了SE-Agent，一个自我演化框架，使代理能迭代地优化其推理过程。我们的方法通过三个关键操作：修正、重组和改善，重新审视并增强先前的试点轨迹。这种演化机制带来了两个关键优势：（1）通过智能探索先前轨迹引导的多样解决路径，扩展搜索空间，超越局部最优；（2）利用跨轨迹的灵感，高效提升性能，同时减轻次优推理路径的影响。通过这些机制，SE-Agent 实现了持续自我演化，逐步提高推理质量。我们在SWE-bench Verified上评估SE-Agent，以解决现实世界的GitHub问题。五个强大LLM的实验结果表明，整合SE-Agent可实现高达55%的相对提升，在SWE-bench Verified上取得所有开源代理的最先进性能。我们的代码和演示材料已在https://github.com/JARVIS-Xs/SE-Agent上公开。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文提出了一种名为SE-Agent（Self-Evolution Trajectory Optimization in Multi-Step Reasoning with LLM-Based Agents）的框架，旨在解决基于大型语言模型（LLM）的代理在多步推理过程中存在的问题。具体来说，它试图解决以下问题：

  1. 推理轨迹的优化不足：现有的LLM代理在解决复杂任务时，虽然能够通过多步交互完成任务，但其推理过程（即交互轨迹）往往没有得到充分利用。这些轨迹包含了丰富的反馈信息，可以指导代理朝着正确解决问题的方向发展，但目前的方法未能有效利用这些信息。

  2. 搜索空间的多样性不足：现有的方法，如蒙特卡洛树搜索（MCTS），虽然能够有效地平衡探索和利用，但它们将轨迹视为独立的实体，忽略了不同轨迹之间的相互依赖性和潜在的协同效应。此外，即使采用多样化的采样策略，代理也倾向于生成结构相似的轨迹，导致最终结果的同质化现象严重。这限制了搜索空间的多样性，导致推理过程中的冗余和次优结果。

  3. 推理过程的次优性：由于上述问题，现有的代理在解决复杂任务时，往往无法有效地跳出局部最优解，难以发现更优的解决方案。这限制了代理在复杂任务中的表现，尤其是在需要多步推理的场景中。

为了解决这些问题，论文提出了SE-Agent框架，通过迭代优化推理轨迹，利用轨迹之间的交叉启发，扩展搜索空间，从而提高代理的推理质量和解决问题的能力。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与SE-Agent相关的研究领域，这些研究为SE-Agent的提出提供了背景和基础。以下是主要的相关研究领域和具体工作：

代码代理（Code Agents）

  • SWE-agent [26]：引入了代理-计算机接口的概念，用于自动化解决GitHub问题。
  • OpenDevin [27]：一个社区驱动的代理集合，包括CodeAct [28]。
  • Agentless [29]：通过简化的两步过程（定位和修复）实现竞争性能。
  • AutoCodeRover [30]：结合了抽象语法树和基于谱的故障定位等高级代码分析技术。
  • Lingma Agent [31]：提出了一种基于搜索的仓库探索策略，随后进行结构化编辑。
  • SWE-search [36]：提出了一个多代理框架，结合蒙特卡洛树搜索（MCTS）和自我改进机制，以提高此类任务的性能。

代理能力增强（Agent Capability Enhancement）

  • GoalAct [37]：引入了全局规划和分层执行，通过减少复杂性和提高适应性，在LegalAgentBench [38]上提高了12.22%的性能。
  • RGD框架 [39]：通过多代理调试进行迭代优化，在HumanEval和MBPP数据集上分别比最先进的方法提高了9.8%和16.2%。
  • Collaborative Voyager [40]：使代理能够相互通信和学习，有效解决幻觉问题，同时增强任务完成能力。
  • MPO（Meta-planning Optimization） [41]：提供高级指导，并根据执行反馈持续优化计划，显著提高任务效率和泛化能力。
  • AutoGPT和AgentGPT [42] [43]：通过集成工具使用来扩展代理能力。
  • MemGPT和ReAct [44] [8]：通过记忆机制增强上下文理解。
  • Reflexion和CRITIC [10] [45]：通过自我批评使代理能够迭代地改进其推理。

多智能体推理（Multi-Agent Reasoning）

  • Monte Carlo Tree Search (MCTS) [14] [16] [17]：一种有效的平衡探索和利用的方法，但将轨迹视为独立实体，忽略了不同轨迹之间的相互依赖性和潜在的协同效应。
  • Diverse Beam Search [19]：一种用于从神经序列模型中解码多样化解决方案的方法。
  • Noveltybench [21]：评估语言模型的创造力和多样性。
  • Self-Consistency [33]：通过迭代偏好学习提高蒙特卡洛树搜索的推理能力。

这些相关研究为SE-Agent的提出提供了理论和技术基础，SE-Agent通过在轨迹层面进行系统性的操作，进一步优化了代理的推理能力，解决了现有方法中存在的问题。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出SE-Agent（Self-Evolution Trajectory Optimization in Multi-Step Reasoning with LLM-Based Agents）框架来解决上述问题。SE-Agent的核心思想是通过迭代优化推理轨迹，利用轨迹之间的交叉启发，扩展搜索空间，从而提高代理的推理质量和解决问题的能力。具体来说，SE-Agent通过以下三个关键操作来实现这一目标：

1. 修订（Revision）

目的：通过自我反思和针对性改进，提升单个轨迹的质量。

  • 生成初始轨迹：通过多种规划策略和突变操作生成多样化的初始轨迹池。
    • 多规划探索：通过不同的规划参数和策略生成多个轨迹。
    • 突变基础多样化：对现有轨迹进行控制突变，引入推理步骤、动作选择或中间结论的变化。
  • 反思和修订：对每个轨迹进行反思，分析其优点、缺点和潜在改进点，然后进行针对性的修订。
    • 反思：识别逻辑不一致性和未充分发展的推理步骤。
    • 修订：消除冗余或循环推理，并在必要时引入替代视角。

2. 重组（Recombination）

目的：通过跨轨迹学习，结合多个轨迹的优点，生成新的轨迹。

  • 交叉（Crossover）：识别不同轨迹中的高性能段，并将它们组合起来，创建继承多个父轨迹优点的混合轨迹。
  • 知识转移（Transfer Learning）：将成功轨迹中的知识和策略系统地转移到较不发达的路径上。
  • 重构（Restructuring）：基于轨迹池的集体洞察，对轨迹进行重构，优化整体推理过程。

3. 精炼（Refinement）

目的：通过综合评估指标优化轨迹，并选择最终的最优轨迹。

  • 评估函数：设计一个多维度的奖励函数，从多个关键维度评估轨迹质量，包括任务完成度、推理质量和效率。
    • 任务完成度（TaskCompletion）：评估轨迹解决任务的有效性，通过结构验证（例如非空补丁文件、足够的代码编辑步骤、合理的轨迹长度）。
    • 推理质量（ReasoningQuality）：评估推理过程的逻辑连贯性、深度和稳健性。
    • 效率（Efficiency）：量化推理步骤和资源利用的计算效率。
  • 选择和收敛：基于评估函数，实施策略性选择机制，平衡轨迹质量和多样性，推动进化过程。
    • 选择：自动保留基于奖励分数的顶级轨迹，同时确保不同推理方法的代表性。
    • 收敛：迭代选择过程，直到达到预定义的进化周期数或满足收敛标准（例如，连续迭代中最大奖励的改进低于阈值）。

实验验证

为了验证SE-Agent的有效性，作者在SWE-bench Verified基准测试上进行了广泛的实验。SWE-bench Verified是一个包含500个真实GitHub问题的基准测试，专注于功能性的错误修复。实验结果表明，SE-Agent在多个强大的LLM上均取得了显著的性能提升，与现有的基线方法相比，SE-Agent在Pass@1和Pass@5指标上均取得了更高的分数，证明了其在解决复杂多步推理任务中的有效性和效率。

通过这些机制，SE-Agent能够有效地扩展搜索空间，避免局部最优解，同时利用跨轨迹的启发式信息，提高推理质量和解决问题的能力。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文通过一系列实验来验证SE-Agent框架的有效性和性能。以下是实验的主要内容和结果：

实验设置

  • 基准测试：使用SWE-bench Verified，这是一个包含500个真实GitHub问题的基准测试，专注于功能性的错误修复。每个实例包括一个GitHub问题的自然语言描述及其对应的代码仓库，开发者编写的单元测试用于验证模型生成的补丁的正确性。
  • 评估指标：使用两个关键指标来评估性能：
    • Pass@1：首次尝试成功解决问题的百分比，反映系统生成准确解决方案的能力。
    • Pass@5：在五次尝试内成功解决问题的百分比，反映代理在有限迭代预算下探索解决方案空间的效率。
  • 基线方法：与两个广泛认可的基线框架进行比较：
    • SWE-Agent：基于CodeAct的框架。
    • SWE-Search：基于蒙特卡洛树搜索（MCTS）的框架。
  • 评估模型：在多个LLM上进行评估，包括三个开源模型（DeepSeek-V3-0324、Qwen-2.5-72b-Instruct、Llama-3.1-70b-Instruct）和两个闭源模型（GPT-4o、Claude-3.7-Sonnet）。

实验结果

  • 性能比较：

    • 表1展示了SE-Agent与基线方法在SWE-bench Verified上的性能比较。结果显示，SE-Agent在所有五个评估的LLM上均一致优于基线方法。
    • 与SWE-Agent相比，SE-Agent的相对改进分别为+112%（Llama-3.1-70B）、+80%（GPT-4o）和+51%（Claude-3.7-Sonnet）。
    • 与更强的MCTS基础SWE-Search相比，平均相对增益仍为+30%。
    • 所有五个模型在集成SE-Agent后均显示出显著且一致的性能提升，突显了SE-Agent在不同模型家族中的泛化能力和有效性。

  • 消融研究：

    • 为了探索SE-Agent中每个设计模块的贡献，作者进行了消融研究，比较了SE-Agent与三个不同变体：
      • 无修订（w/o Revision）：移除了修订操作，导致仅生成多个同质化轨迹。
      • 无重组（w/o Recombination）：不使用重组操作进行轨迹交互。
      • 无所有操作（w/o All）：不使用任何轨迹优化操作。
    • 图2展示了消融研究的结果，表明所有设计模块对SE-Agent都很重要。移除任何模块都会导致Pass@1下降。修订操作对于SE-Agent的性能提升尤其有效，因为它为后续的重组提供了多样化的轨迹集合。

  • 重叠分析：

    • 图3通过维恩图详细分析了使用领先闭源LLM（Claude-3.7-Sonnet）的不同框架成功解决的问题实例的重叠情况。结果表明，SE-Agent（Claude-3.7-Sonnet）能够独特地解决12个问题实例，而其他模型无法解决。此外，SE-Agent与领先基线在解决的问题集上有相当大的重叠，进一步突显了其在解决任务方面的竞争力。这一分析突出了SE-Agent的两个关键优势：在解决被最新模型处理的任务方面的竞争力，以及解决更广泛范围的困难或以前未解决的问题的独特能力，显示出强大的鲁棒性和互补的问题解决能力。

  • 超参数分析：

    • 图4研究了两个关键超参数对SE-Agent性能的影响：候选轨迹的数量和最大API成本。
    • 结果表明，SE-Agent仅需10条候选轨迹即可达到接近最优的性能，证明了其通过轨迹间交互实现的基于轨迹的搜索策略的效率。最大API成本反映了SE-Agent探索的深度。在相同成本预算下，SE-Agent在Pass@1分数上始终优于基线方法，验证了SE-Agent自进化框架的有效性。

  • 案例研究：

    • 图5展示了SE-Agent在解决SWE-bench中的一个具体问题（scikit-learn #14629）时的表现。传统代理由于局限于堆栈跟踪，生成的修复路径高度同质化，每个路径仅在_validation.py中进行编辑，生成的补丁仅对可见错误进行小修小补，但未能通过隐藏测试。而SE-Agent通过迭代交互和进化整个轨迹，探索了补丁空间的不同区域，发现了multioutput.py，并添加了一行代码来写入classes_，从而提供了通过完整测试套件的根级别修复。这一案例突显了SE-Agent通过轨迹级进化避免了传统代理的“隧道视野”，并能够生成真正新颖的解决方案，而非对同一修复的小变体。

实验结论

SE-Agent通过迭代优化推理轨迹，利用轨迹之间的交叉启发，显著提高了代理在复杂多步推理任务中的性能。实验结果表明，SE-Agent在多个LLM上均优于现有的基线方法，证明了其在解决真实世界软件工程问题中的有效性和泛化能力。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文提出的SE-Agent框架在多步推理和问题解决方面取得了显著的成果，但仍有一些可以进一步探索和改进的方向：

1. 扩展到其他领域

  • 更广泛的任务类型：虽然SE-Agent在软件工程任务上表现出色，但可以探索其在其他领域（如数学问题解决、战略规划、创意内容生成等）的应用。这些领域的任务可能需要不同的推理策略和工具，进一步验证SE-Agent的泛化能力。
  • 多模态任务：将SE-Agent应用于多模态任务，例如结合文本、图像和音频的复杂任务，可能会带来新的挑战和机遇。

2. 优化和改进框架

  • 动态调整超参数：目前的超参数（如候选轨迹数量、最大API成本等）是手动设置的，可以研究动态调整这些参数的方法，以适应不同的任务和模型。
  • 实时反馈机制：引入实时反馈机制，使代理能够在推理过程中根据环境反馈动态调整其策略，进一步提高解决问题的效率和准确性。
  • 与其他技术的结合：探索SE-Agent与其他先进技术（如强化学习、元学习等）的结合，以进一步提升代理的自适应能力和学习效率。

3. 提高效率和可扩展性

  • 计算效率：虽然SE-Agent在性能上表现出色，但其计算成本可能较高。研究如何在保持性能的同时提高计算效率，例如通过优化算法或利用分布式计算资源。
  • 大规模应用：在大规模数据集和复杂任务上验证SE-Agent的性能，探索其在实际应用中的可扩展性和稳定性。

4. 深入分析和理解

  • 轨迹分析：对生成的轨迹进行更深入的分析，以理解哪些特定的推理步骤和策略对最终结果贡献最大。这有助于进一步优化SE-Agent的设计。
  • 错误分析：对失败的案例进行详细分析，以识别SE-Agent的弱点和局限性，从而为未来的改进提供方向。

5. 用户交互和协作

  • 人机协作：研究如何将SE-Agent与人类专家的输入相结合，以实现更高效的人机协作。例如，代理可以提出解决方案建议，由人类专家进行验证和调整。
  • 多代理协作：探索多个SE-Agent之间的协作，以解决更复杂的任务。这可能需要开发新的通信和协调机制。

6. 长期进化和持续学习

  • 长期进化：研究如何使SE-Agent能够进行长期的自我进化，以适应不断变化的任务和环境。这可能需要引入持续学习机制，使代理能够从过去的任务中学习并不断改进。
  • 适应性：研究SE-Agent在面对新的、未见过的任务时的适应性，以及如何快速调整其策略以应对这些新任务。

7. 伦理和社会影响

  • 伦理考量：随着SE-Agent在复杂任务中的应用越来越广泛，需要考虑其伦理和社会影响，例如在自动化决策中的责任和透明度问题。
  • 公平性和偏见：研究如何确保SE-Agent的决策过程是公平的，避免引入或放大现有的偏见。

这些方向为未来的研究提供了广阔的空间，有助于进一步提升SE-Agent的性能和应用范围，推动基于LLM的代理技术的发展。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文提出了SE-Agent（Self-Evolution Trajectory Optimization in Multi-Step Reasoning with LLM-Based Agents），这是一个基于大型语言模型（LLM）的代理框架，旨在通过迭代优化推理轨迹来提升代理在复杂任务中的问题解决能力。SE-Agent通过三个关键操作——修订（Revision）、重组（Recombination）和精炼（Refinement）——来实现这一目标，从而有效地扩展搜索空间，避免局部最优解，并利用跨轨迹的启发式信息来提高推理质量和解决问题的能力。

背景知识

  • LLM代理：LLM代理通过与环境的多步交互来解决复杂任务，这些交互过程形成了推理轨迹，包含了丰富的反馈信息，可以指导代理朝着正确解决问题的方向发展。
  • 现有方法的局限性：现有的方法，如蒙特卡洛树搜索（MCTS），虽然能够平衡探索和利用，但忽略了轨迹之间的相互依赖性和潜在的协同效应，导致搜索空间的多样性不足和推理过程的次优性。

研究方法

SE-Agent框架的核心在于通过以下三个操作来优化推理轨迹：

  1. 修订（Revision）：

    • 生成初始轨迹：通过多种规划策略和突变操作生成多样化的初始轨迹池。
    • 反思和修订：对每个轨迹进行反思，分析其优点、缺点和潜在改进点，然后进行针对性的修订，消除冗余或循环推理，并在必要时引入替代视角。

  2. 重组（Recombination）：

    • 交叉（Crossover）：识别不同轨迹中的高性能段，并将它们组合起来，创建继承多个父轨迹优点的混合轨迹。
    • 知识转移（Transfer Learning）：将成功轨迹中的知识和策略系统地转移到较不发达的路径上。
    • 重构（Restructuring）：基于轨迹池的集体洞察，对轨迹进行重构，优化整体推理过程。

  3. 精炼（Refinement）：

    • 评估函数：设计一个多维度的奖励函数，从多个关键维度评估轨迹质量，包括任务完成度、推理质量和效率。
    • 选择和收敛：基于评估函数，实施策略性选择机制，平衡轨迹质量和多样性，推动进化过程。迭代选择过程，直到达到预定义的进化周期数或满足收敛标准。

实验

  • 基准测试：使用SWE-bench Verified，一个包含500个真实GitHub问题的基准测试，专注于功能性的错误修复。
  • 评估指标：使用Pass@1（首次尝试成功解决问题的百分比）和Pass@5（在五次尝试内成功解决问题的百分比）两个关键指标来评估性能。
  • 基线方法：与两个广泛认可的基线框架进行比较，分别是基于CodeAct的SWE-Agent和基于MCTS的SWE-Search。
  • 评估模型：在多个LLM上进行评估，包括三个开源模型（DeepSeek-V3-0324、Qwen-2.5-72b-Instruct、Llama-3.1-70b-Instruct）和两个闭源模型（GPT-4o、Claude-3.7-Sonnet）。

关键结论

  • 性能提升：SE-Agent在所有五个评估的LLM上均一致优于基线方法。与SWE-Agent相比，SE-Agent的相对改进分别为+112%（Llama-3.1-70B）、+80%（GPT-4o）和+51%（Claude-3.7-Sonnet）。与更强的MCTS基础SWE-Search相比，平均相对增益仍为+30%。
  • 消融研究：消融研究结果表明，所有设计模块对SE-Agent都很重要。移除任何模块都会导致Pass@1下降。修订操作对于SE-Agent的性能提升尤其有效，因为它为后续的重组提供了多样化的轨迹集合。
  • 超参数分析：SE-Agent仅需10条候选轨迹即可达到接近最优的性能，证明了其通过轨迹间交互实现的基于轨迹的搜索策略的效率。在相同成本预算下，SE-Agent在Pass@1分数上始终优于基线方法，验证了SE-Agent自进化框架的有效性。
  • 案例研究：通过具体案例（如scikit-learn #14629）展示了SE-Agent在解决复杂问题时的能力，证明了其能够生成真正新颖的解决方案，而非对同一修复的小变体。

总结

SE-Agent通过迭代优化推理轨迹，利用轨迹之间的交叉启发，显著提高了代理在复杂多步推理任务中的性能。实验结果表明，SE-Agent在多个LLM上均优于现有的基线方法，证明了其在解决真实世界软件工程问题中的有效性和泛化能力。未来的研究可以进一步探索SE-Agent在其他领域的应用，优化和改进框架，提高效率和可扩展性，深入分析和理解其性能，以及研究用户交互和协作等方面。

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: Jiaye Lin, Yifu Guo, Yuzhen Han, Sen Hu, Ziyi Ni, Licheng Wang, Mingguang Chen, Daxin Jiang, Binxing Jiao, Chen Hu, Huacan Wang

Categories: cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.02085v3.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.02085v3

Published: 2025-08-04T05:51:55Z

4. MV-Debate: Multi-view Agent Debate with Dynamic Reflection Gating for Multimodal Harmful Content Detection in Social Media

Social media has evolved into a complex multimodal environment where text, images, and other signals interact to shape nuanced meanings, often concealing harmful intent. Identifying such intent, whether sarcasm, hate speech, or misinformation, remains challenging due to cross-modal contradictions, rapid cultural shifts, and subtle pragmatic cues. To address these challenges, we propose MV-Debate, a multi-view agent debate framework with dynamic reflection gating for unified multimodal harmful content detection. MV-Debate assembles four complementary debate agents, a surface analyst, a deep reasoner, a modality contrast, and a social contextualist, to analyze content from diverse interpretive perspectives. Through iterative debate and reflection, the agents refine responses under a reflection-gain criterion, ensuring both accuracy and efficiency. Experiments on three benchmark datasets demonstrate that MV-Debate significantly outperforms strong single-model and existing multi-agent debate baselines. This work highlights the promise of multi-agent debate in advancing reliable social intent detection in safety-critical online contexts.

中文摘要

社交媒体已演变为一个复杂的多模态环境，文本、图像和其他信号在其中相互作用，形成微妙的意义，常常隐藏有害意图。识别这样的意图，无论是讽刺、仇恨言论还是错误信息，仍然具有挑战性，因为跨模态矛盾、快速文化变化和微妙的语用线索。为了应对这些挑战，我们提出了MV-Debate，一种具有动态反思门控的多视角代理辩论框架，用于统一的多模态有害内容检测。MV-Debate组建了四个互补的辩论代理：表面分析师、深度推理者、模态对比者和社会语境者，从多样的解释视角分析内容。通过迭代辩论和反思，代理在反思增益标准下精炼回应，确保准确性和效率。对三个基准数据集的实验证明，MV-Debate显著优于强单一模型和现有多代理辩论基准。该工作突出了多代理辩论在推进安全关键在线环境中可靠社交意图检测的潜力.

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决社交媒体中多模态有害内容检测（Multimodal Harmful Content Detection）的问题。具体来说，它关注以下几个关键挑战：

  • 多模态复杂性：社交媒体内容通常包含文本、图像等多种模态，这些模态之间可能存在矛盾或相互强化，使得有害意图（如讽刺、仇恨言论或虚假信息）的检测变得复杂。
  • 文化与语境依赖性：有害内容可能依赖于特定的文化背景、俚语或社会语境，这些因素的快速变化使得传统的单一模态或静态模型难以准确识别。
  • 微妙的语用线索：有害意图可能被隐藏在看似无害的内容中，通过微妙的语用线索表达，如讽刺或隐喻，这增加了检测的难度。
  • 现有方法的局限性：现有的多模态有害内容检测方法通常存在局限性，如单一模态模型的脆弱性、多模态模型在跨模态理解上的不足，以及多智能体辩论方法在任务特定设计和多样性方面的不足。

为了解决这些问题，论文提出了一种名为 MV-Debate（Multi-view Agent Debate with Dynamic Reflection Gating）的框架，通过多视角的智能体辩论和动态反思机制，提高多模态有害内容检测的准确性和效率。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与多模态有害内容检测、多智能体辩论以及大型多模态模型相关的研究工作。以下是主要的相关研究分类和具体内容：

多模态有害内容检测

  • 讽刺检测（Sarcasm Detection）：

    • Tang et al. (2024) 通过视觉指令模板和上下文演示来适应大型多模态模型（LMMs）进行讽刺检测。
    • S³ Agent (Wang et al. 2024) 从语义、表面和情感视角整合多个 LMMs。
    • Commander-GPT (Zhang et al. 2025) 将讽刺分解为六个子任务，并通过中央“指挥官”聚合推理。

  • 仇恨言论检测（Hate Speech Detection）：

    • Van & Wu (2023) 展示了通过精心设计的指令提示 LLaVA 和 GPT-4V，可以实现强大的零样本仇恨模因检测。
    • Yamagishi (2024) 发现简单的提示在事件检测中比复杂的提示表现更好。
    • Lin et al. (2024a) 提供了一种通过推理无害和有害理由来解释仇恨模因检测的方法。

  • 虚假信息检测（Misinformation Detection）：

    • LVLM4FV (Tahmasebi et al. 2024) 结合 GPT 排名的证据检索和 InstructBLIP 验证器，以应对稀缺和嘈杂的监督。
    • SNIFFER (Qi et al. 2024) 采用两阶段指令调整，结合实体提取和基于图像的网络搜索。
    • LEMMA (Xuan et al. 2024) 通过多查询检索和蒸馏增强推理。

多智能体辩论（Multi-Agent Debate）

  • Du et al. (2023a) 首次展示了多智能体辩论在开放域问答中提高事实准确性的能力。
  • AUTOGEN (Wu et al. 2023) 是一个开源框架，用于通过多智能体对话实现下一代 LLM 应用。
  • RECONCILE (Chen et al. 2024) 安排了一个“圆桌会议”，让 LLMs 达成共识。
  • CAF-I (Liu et al. 2025) 为讽刺检测设计了角色专业化的智能体。

大型多模态模型（Large Multimodal Models）

  • Qwen2.5VL (Bai et al. 2025)、InternVL2.5 (Chen et al. 2024) 和 LLaVA 系列 (Liu et al. 2023; Li et al. 2025) 采用了不同的设计选择和训练策略，显著提高了视觉-语言对齐性能。
  • GPT-4v、Gemini (Comanici et al. 2025) 和 Claude-Sonnet 等闭源模型在多种多模态任务中表现出色。

反思机制（Reflection in LMMs）

  • SELF-REFINE (Madaan et al. 2023) 让模型在测试时迭代批评和重写自己的答案，无需额外训练即可提高多种任务的性能。
  • Renze & Guven (2024) 系统评估了八种反思变体，并报告了公共题库上的显著收益。
  • REFLECT–RETRY–REWARD (Bensal et al. 2025) 引入了一个强化学习框架，奖励在成功反思期间产生的标记。

这些相关研究为本文提出的 MV-Debate 框架提供了理论基础和技术支持，特别是在多模态内容理解和多智能体协作方面。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出一个名为 MV-Debate（Multi-view Agent Debate with Dynamic Reflection Gating）的框架来解决多模态有害内容检测的问题。该框架通过以下关键机制和设计来实现这一目标：

1. 多视角智能体辩论（Multi-view Agent Debate）

MV-Debate 通过组织四个具有不同推理视角的专门智能体进行辩论，这些智能体从不同的角度分析内容，从而提高检测的准确性和鲁棒性。具体来说，这四个智能体包括：

  • Surface Analyst (SA)：专注于显式的文本和视觉线索。
  • Deep Reasoner (DR)：揭示隐含的含义和隐藏的意图。
  • Modality Contrast (MC)：评估文本和视觉模态之间的一致性或矛盾。
  • Social Contextualist (SC)：利用外部的文化和社会语境知识。

2. 动态反思机制（Dynamic Reflection Gating）

为了提高推理质量，MV-Debate 引入了一个动态反思机制。该机制通过以下步骤实现：

  • 初始响应生成：每个智能体在第一轮辩论中生成初始响应。
  • 评分与反馈：一个“裁判”智能体对每个响应进行评分，选出得分最高的响应。
  • 反思与改进：一个“反思”智能体对得分最高的响应进行评估，指出逻辑错误并提供改进建议。
  • 选择性反思：只有当反思带来的改进超过预设的阈值（如 Δ ≥ 0.1）时，才会采用新的响应，从而减少不必要的计算开销。

3. 迭代辩论循环（Iterative Debate Loop）

MV-Debate 通过多轮辩论逐步改进智能体的响应。在每一轮中：

  • 每个智能体都会参考上一轮中得分最高的响应及其推理过程，作为新的输入。
  • 智能体根据这些信息调整自己的响应，进一步细化推理。
  • 这个过程重复进行，直到达到最大轮数或智能体达成一致。

4. 最终预测（Final Prediction）

在辩论结束后，一个“总结”智能体会根据辩论历史生成最终的预测结果。

5. 实验验证

论文通过在三个公开的多模态有害内容检测基准数据集上进行实验，验证了 MV-Debate 的有效性。这些数据集包括：

  • MMSD（用于讽刺检测）
  • HatefulMeMe（用于仇恨言论检测）
  • GossipCop（用于虚假信息检测）

实验结果表明，MV-Debate 在所有三个任务上均显著优于现有的单模型和多智能体辩论基线方法。具体来说：

  • 单模型基线：闭源模型（如 Claude-4-Sonnet）通常优于开源模型。
  • 现有多智能体辩论基线：如 MAD、DMAD 和 ChatEval 等方法在多智能体协作方面表现出优势。
  • MV-Debate：无论是同质化（所有智能体使用相同模型）还是异质化（使用不同模型）设置，MV-Debate 均取得了最佳性能，尤其是在异质化设置下，其性能提升更为显著。

6. 贡献总结

  • 提出了一种新的多智能体辩论框架，通过多视角推理和动态反思机制，提高了多模态有害内容检测的准确性和效率。
  • 设计了四种专门的辩论智能体，从不同角度分析内容，确保推理的多样性和互补性。
  • 通过实验验证了该方法的有效性，在多个基准数据集上取得了新的最佳性能。

通过这些机制和设计，MV-Debate 有效地整合了跨模态证据和上下文线索，从而能够更准确地识别复杂的社交意图，如讽刺、仇恨言论和虚假信息。

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 MV-Debate 框架的有效性：

1. 数据集选择

实验使用了三个公开的多模态有害内容检测基准数据集：

  • MMSD (Benchekroun et al. 2022)：用于讽刺检测任务。
  • HatefulMeMe (Kiela et al. 2020)：用于仇恨言论检测任务。
  • GossipCop (Shu et al. 2020)：用于虚假信息检测任务。

每个数据集随机选取了 500 个样本用于评估。

2. 基线方法

为了展示 MV-Debate 的有效性，论文将其与以下几种方法进行了比较：

  • 单模型基线：包括闭源模型（如 GPT-4o、Gemini-Flash-2.5、Claude-4-Sonnet）和开源模型（如 Qwen2.5-VL、InternVL3、LLaMA-4-Maverick、Gemma-3）。
  • 现有多智能体辩论基线：包括 MAD、DMAD、ChatEval 和 DebUnc。这些方法被替换为相应的多模态模型（LMMs）。
  • MV-Debate 及其变体：包括同质化（所有辩论智能体使用相同 LMM）和异质化（使用不同 LMM 作为辩论智能体）设置。

3. 实现细节

  • 框架实现：基于 PyTorch 和 Huggingface Transformer 实现。
  • 评估指标：采用准确率（Accuracy）和 F1 分数作为评估指标。
  • 控制智能体：使用闭源 LMMs（如 Claude-4-Sonnet、GPT o4-mini、GPT 4o）作为控制智能体（裁判智能体、反思智能体和总结智能体）。
  • 辩论智能体：在同质化实验中使用相同的 LMM，而在异质化实验中使用不同的 LMM。
  • API 调用：通过 API 接口调用闭源 LMMs，并采用异步策略并行执行辩论智能体，提高运行效率。
  • 超参数设置：
    • 随机种子：42
    • 最大辩论轮数：3
    • 反思增益阈值：0.1
    • 选择用于计算反思增益的智能体数量：k = ⌊L/2⌋（L 为多视角专门智能体的数量）
    • API 调用最大重试次数：5
    • 重试延迟：3 秒

4. 主要结果

实验结果如下表所示：

方法

模型

MMSD Acc

MMSD F1

HatefulMeMe Acc

HatefulMeMe F1

GossipCop Acc

GossipCop F1

平均 Acc

平均 F1

单模型

GPT o4-mini

77.5

78.0

70.8

63.7

72.8

66.9

73.7

69.5

单模型

GPT 4o

78.5

75.4

75.2

71.5

73.4

75.8

75.7

74.2

单模型

Gemini-Flash-2.5

73.9

80.1

77.4

67.5

76.5

72.7

75.9

73.4

单模型

Claude-4-Sonnet

82.5

84.9

72.2

64.2

76.6

73.9

77.1

74.3

多智能体辩论 (异质化)

MAD

78.6

77.0

69.1

66.5

75.0

70.3

74.2

71.3

多智能体辩论 (异质化)

DMAD

81.1

81.8

72.5

69.2

77.1

72.0

76.9

74.4

多智能体辩论 (异质化)

ChatEval

81.9

88.5

71.3

68.3

77.6

72.9

77.0

76.6

多智能体辩论 (异质化)

DebUnc

79.6

72.1

68.6

63.2

73.8

69.6

74.0

68.3

MV-Debate (同质化)

Qwen2.5-VL-7B-instruct

65.7

62.3

61.7

61.5

71.1

65.6

66.2

63.1

MV-Debate (同质化)

InternVL3-14B

81.4

75.5

72.5

72.5

74.4

62.3

76.1

70.1

MV-Debate (同质化)

LLaMA-4-Maverick-17B

82.1

83.5

74.4

76.1

77.6

64.7

78.0

74.8

MV-Debate (同质化)

Gemma-3-12B

80.4

79.1

68.3

67.5

78.1

69.8

75.6

72.1

MV-Debate (异质化)

开源

86.1

82.5

76.0

64.5

79.4

72.3

80.5

73.1

MV-Debate (异质化)

闭源

92.3

93.1

80.8

70.9

81.7

70.1

84.9

78.0

5. 实验结果分析

  • 单模型基线：闭源模型通常优于开源模型，其中 Claude-4-Sonnet 表现最佳。
  • 现有多智能体辩论基线：如 ChatEval 等方法在多智能体协作方面表现出优势，但仍然不如 MV-Debate。
  • MV-Debate (同质化)：在同质化设置下，MV-Debate 一致优于其基础模型，验证了多视角推理和反思机制的有效性。
  • MV-Debate (异质化)：在异质化设置下，MV-Debate 取得了最高的性能，表明不同模型可以带来多样化的思考，进一步提高了性能。

6. 消融研究

  • 辩论智能体的贡献：移除任何一个专门智能体都会导致性能下降，尤其是移除 Modality Contrast (MC) 智能体时，性能下降最为显著，表明评估模态间一致性的重要性。
  • 反思机制的影响：在所有模型中，引入反思机制都能显著提高准确率和 F1 分数，验证了反思机制在纠正推理错误和提高检测隐含有害线索方面的作用。
  • 历史选择的影响：选择最高分响应而不是所有响应作为历史记录，可以显著提高性能，表明数据质量和筛选的重要性。
  • 辩论轮数的影响：增加辩论轮数通常会提高性能，但超过三轮后性能提升趋于平稳，表明多轮辩论可以逐步细化推理，但存在效率和效果之间的权衡。
  • 模型大小的影响：模型参数规模越大，性能越好，表明大型模型在捕捉微妙的多模态线索和复杂语用信号方面具有更强的能力。

7. 结论

实验结果表明，MV-Debate 在多模态有害内容检测任务上具有优越的准确性和效率，并且通过透明的辩论记录支持模型调试、审计和用户信任。该框架为将多智能体辩论方法扩展到更广泛的多模态推理任务提供了基础。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文虽然在多模态有害内容检测方面取得了显著成果，但仍有一些可以进一步探索的方向：

1. 模型多样性和动态调整

  • 动态调整智能体：目前的框架固定了四种智能体，但在实际应用中，某些任务可能不需要所有视角的分析。可以研究如何根据任务的复杂性和具体需求动态调整智能体的组合，以进一步提高效率和性能。
  • 智能体的动态更新：随着数据和任务的变化，智能体的推理能力也需要不断更新。可以探索如何让智能体在辩论过程中自动学习和更新其推理策略，以适应新的有害内容形式。

2. 跨模态融合的深度优化

  • 更细粒度的模态融合：当前的多模态融合主要集中在图像和文本的整体层面。未来可以探索更细粒度的模态融合方法，例如在像素级或词级上进行融合，以更精确地捕捉模态间的交互。
  • 多模态预训练模型的改进：虽然使用了多种大型多模态模型（LMMs），但这些模型在某些特定任务上可能仍有不足。可以研究如何针对有害内容检测任务进一步优化这些预训练模型，例如通过任务特定的微调或数据增强策略。

3. 文化和社会语境的动态适应

  • 文化动态性：有害内容的表达方式和语境会随着文化和社会的变化而变化。可以研究如何让模型动态适应这些变化，例如通过引入文化动态性模块，实时更新模型对文化和社会语境的理解。
  • 多语言和跨文化扩展：目前的研究主要集中在单一语言和特定文化背景下的有害内容检测。可以探索如何将该框架扩展到多语言和跨文化场景，以应对全球范围内的有害内容问题。

4. 反思机制的深化和优化

  • 自适应反思阈值：当前的反思机制使用固定的增益阈值（如 Δ ≥ 0.1）。可以研究如何根据任务的难度和智能体的性能动态调整反思阈值，以更灵活地控制反思的触发条件。
  • 反思的多阶段优化：反思过程可以进一步细化为多个阶段，每个阶段专注于不同的错误类型或改进方向。通过多阶段反思，可以更系统地优化智能体的推理过程。

5. 模型的可解释性和透明度

  • 解释生成：虽然辩论记录提供了推理过程的透明度，但如何生成更直观、更易于理解的解释仍然是一个挑战。可以研究如何将辩论记录转化为更清晰、更简洁的解释，以增强用户对模型决策的信任。
  • 可视化工具：开发可视化工具来展示智能体的推理过程和辩论结果，帮助用户更好地理解模型的决策依据。这不仅有助于模型调试，还可以提高模型的可解释性和透明度。

6. 实时性和效率优化

  • 实时检测：在实际应用中，有害内容的检测需要实时进行。可以研究如何优化框架的计算效率，以支持实时检测和响应。
  • 资源优化：在保持性能的同时，进一步降低模型的计算和存储需求，使其更适合在资源受限的环境中部署。

7. 对抗性攻击和防御

  • 对抗性攻击：研究如何生成对抗性样本来测试模型的鲁棒性，以及如何设计有效的防御机制来抵御这些攻击。
  • 模型的鲁棒性评估：通过对抗性攻击和防御的实验，评估模型在面对恶意攻击时的鲁棒性，并提出相应的改进措施。

8. 用户反馈和交互

  • 用户反馈机制：引入用户反馈机制，让用户能够直接参与模型的评估和改进。例如，用户可以对模型的预测结果进行标注，模型可以根据这些反馈进行自我优化。
  • 人机协作：探索人机协作模式，让人类专家和智能体共同参与有害内容的检测和分析。通过人机协作，可以充分发挥人类专家的判断力和智能体的推理能力。

这些方向不仅可以进一步提升 MV-Debate 框架的性能和适应性，还可以为多模态有害内容检测领域带来新的突破和进展。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文提出了一种名为 MV-Debate（Multi-view Agent Debate with Dynamic Reflection Gating）的框架，用于社交媒体中多模态有害内容的检测。该框架通过组织四个具有不同推理视角的专门智能体进行辩论，并引入动态反思机制，有效地整合了跨模态证据和上下文线索，从而提高了检测的准确性和效率。以下是论文的主要内容总结：

研究背景

  • 社交媒体内容的多模态特性（文本、图像等）增加了有害内容检测的复杂性和模糊性。
  • 有害内容包括讽刺、仇恨言论和虚假信息等，这些内容往往依赖于文化背景、语境和微妙的语用线索。
  • 现有多模态有害内容检测方法存在局限性，如单一模态模型的脆弱性和多模态模型在跨模态理解上的不足。

研究方法

1. 多视角智能体辩论（Multi-view Agent Debate）

  • Surface Analyst (SA)：专注于显式的文本和视觉线索。
  • Deep Reasoner (DR)：揭示隐含的含义和隐藏的意图。
  • Modality Contrast (MC)：评估文本和视觉模态之间的一致性或矛盾。
  • Social Contextualist (SC)：利用外部的文化和社会语境知识。

2. 动态反思机制（Dynamic Reflection Gating）

  • 初始响应生成：每个智能体在第一轮辩论中生成初始响应。
  • 评分与反馈：裁判智能体对每个响应进行评分，选出得分最高的响应。
  • 反思与改进：反思智能体对得分最高的响应进行评估，指出逻辑错误并提供改进建议。
  • 选择性反思：只有当反思带来的改进超过预设的阈值（如 Δ ≥ 0.1）时，才会采用新的响应。

3. 迭代辩论循环（Iterative Debate Loop）

  • 每个智能体参考上一轮中得分最高的响应及其推理过程，作为新的输入。
  • 智能体根据这些信息调整自己的响应，进一步细化推理。
  • 这个过程重复进行，直到达到最大轮数或智能体达成一致。

4. 最终预测（Final Prediction）

  • 总结智能体根据辩论历史生成最终的预测结果。

实验

1. 数据集

  • MMSD：用于讽刺检测任务。
  • HatefulMeMe：用于仇恨言论检测任务。
  • GossipCop：用于虚假信息检测任务。

2. 基线方法

  • 单模型基线：包括闭源模型（如 GPT-4o、Gemini-Flash-2.5、Claude-4-Sonnet）和开源模型（如 Qwen2.5-VL、InternVL3、LLaMA-4-Maverick、Gemma-3）。
  • 现有多智能体辩论基线：包括 MAD、DMAD、ChatEval 和 DebUnc。
  • MV-Debate 及其变体：包括同质化（所有辩论智能体使用相同 LMM）和异质化（使用不同 LMM 作为辩论智能体）设置。

3. 实现细节

  • 基于 PyTorch 和 Huggingface Transformer 实现。
  • 使用准确率（Accuracy）和 F1 分数作为评估指标。
  • 使用闭源 LMMs 作为控制智能体。
  • 通过 API 接口调用闭源 LMMs，并采用异步策略并行执行辩论智能体。

4. 主要结果

  • MV-Debate 在所有三个任务上均显著优于现有的单模型和多智能体辩论基线方法。
  • 异质化设置下的 MV-Debate 取得了最高的性能，表明不同模型可以带来多样化的思考，进一步提高了性能。

关键结论

  • MV-Debate 通过多视角推理和动态反思机制，有效地整合了跨模态证据和上下文线索，从而提高了多模态有害内容检测的准确性和效率。
  • 该框架在多个基准数据集上取得了新的最佳性能，验证了其在多模态有害内容检测任务中的有效性和潜力。
  • 通过透明的辩论记录，MV-Debate 支持模型调试、审计和用户信任，为将多智能体辩论方法扩展到更广泛的多模态推理任务提供了基础。

未来工作

  • 动态调整智能体组合以适应不同任务需求。
  • 优化多模态预训练模型以提高特定任务的性能。
  • 动态适应文化和社会语境的变化。
  • 深化反思机制以进一步优化智能体的推理过程。
  • 提高模型的可解释性和透明度。
  • 优化实时性和效率以支持实时检测和响应。
  • 研究对抗性攻击和防御机制以增强模型的鲁棒性。
  • 引入用户反馈和人机协作以提高模型的适应性和用户信任。

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: Rui Lu, Jinhe Bi, Yunpu Ma, Feng Xiao, Yuntao Du, Yijun Tian

Categories: cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.05557v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.05557v1

Published: 2025-08-07T16:38:25Z

5. SciReplicate-Bench: Benchmarking LLMs in Agent-driven Algorithmic Reproduction from Research Papers

This study evaluates large language models (LLMs) in generating code from algorithm descriptions in recent NLP papers. The task requires two key competencies: (1) algorithm comprehension: synthesizing information from papers and academic literature to understand implementation logic, and (2) coding expertise: identifying dependencies and correctly implementing necessary APIs. To facilitate rigorous evaluation, we introduce SciReplicate-Bench, a benchmark of 100 tasks from 36 NLP papers published in 2024, featuring detailed annotations and comprehensive test cases. Building on SciReplicate-Bench, we propose Sci-Reproducer, a dual-agent framework consisting of a Paper Agent that interprets algorithmic concepts from literature and a Code Agent that retrieves dependencies from repositories and implements solutions. To assess algorithm understanding, we introduce reasoning graph accuracy, which quantifies similarity between generated and reference reasoning graphs derived from code comments and structure. For evaluating implementation quality, we employ execution accuracy, CodeBLEU, and repository dependency/API recall metrics. In our experiments, we evaluate various powerful non-reasoning and reasoning LLMs as foundational models. The best-performing LLM using \ModelName~achieves only 39% execution accuracy, highlighting the benchmark’s difficulty. Our analysis identifies missing or inconsistent algorithm descriptions as key barriers to successful reproduction. We make available our benchmark and code at https://github.com/xyzCS/SciReplicate-Bench and project homepage at https://xyzcs.github.io/scireplicate.github.io/.

中文摘要

本研究评估了大型语言模型（LLM）在最近NLP论文中根据算法描述生成代码。这项任务需要两个关键能力：（1）算法理解：综合论文和学术文献中的信息以理解实现逻辑，以及（2）编码专业知识：识别依赖关系并正确实现必要的API。为了促进严格的评估，我们推出了 SciReplicate-Bench，这是 2024 年发表的 36 篇 NLP 论文中的 100 个任务的基准测试，具有详细的注释和全面的测试用例。在 SciReplicate-Bench 的基础上，我们提出了 Sci-Reproducer，这是一个双代理框架，由一个从文献中解释算法概念的 Paper Agent 和一个从存储库检索依赖关系并实现解决方案的 Code Agent 组成。为了评估算法理解，我们引入了推理图准确性，它量化了从代码注释和结构中得出的生成推理图和参考推理图之间的相似性。为了评估实施质量，我们采用执行准确性、CodeBLEU 和存储库依赖性/API 召回指标。在我们的实验中，我们评估了各种强大的非推理和推理 LLM 作为基础模型。使用 \ModelName~ 的性能最好的 LLM 仅实现了 39% 的执行准确率，凸显了基准测试的难度。我们的分析发现，缺失或不一致的算法描述是成功繁殖的主要障碍。我们在 https://github.com/xyzCS/SciReplicate-Bench 提供我们的基准测试和代码，在 https://xyzcs.github.io/scireplicate.github.io/ 提供项目主页。

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利用大型语言模型（LLMs）从学术论文中生成代码的问题。具体来说，它关注于评估LLMs在从自然语言处理（NLP）领域的研究论文中复现算法代码的能力。论文指出，尽管LLMs在代码生成方面取得了一定进展，但在直接从学术论文中生成代码方面仍存在显著差距。主要挑战包括：

  • 算法理解：学术论文通常具有简洁性、方法论严谨性和广泛的引用，关键算法细节可能分散在论文的不同部分。理解这些算法需要综合内部引用和外部学术文献中的信息。
  • 代码实现：代码仓库通常包含多个相互依赖的文件和目录。为了实现一个算法，LLMs需要全面检查文件依赖关系，识别可重用组件，并正确处理内部依赖和外部API。

因此，论文提出了一个名为SciReplicate-Bench的基准测试，专门用于评估LLMs在从学术论文中复现算法代码的能力。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与利用LLMs进行科学发现和代码生成相关的研究。以下是一些关键的相关研究：

AI for Automating Scientific Discovery

  • Hypothesis Generation:

    • Wang et al. (2023) 和 Ghafarollahi & Buehler (2024) 探索了LLMs在提出新研究概念方面的潜力。
    • Si et al. (2024) 表明在某些情况下，AI生成的想法在原创性上可以超过人类研究人员。

  • End-to-End Research Workflow:

    • Schmidgall et al. (2025) 和 Lu et al. (2024) 引入了能够自动化整个研究流程（包括想法生成、验证和论文撰写）的AI系统。这些系统利用LLMs实现算法，但这些算法是由模型合成的，而不是从同行评审的科学出版物中提取的。

LLMs for Code Generation

  • General Code Generation:

    • Chen et al. (2021)、Jain et al. (2024)、Austin et al. (2021) 和 Hendrycks et al. (2021) 评估了模型从自然语言描述生成代码的能力。
    • SWEbench (Jimenez et al., 2023) 引入了基于实际开源仓库的拉取请求的任务，以解决现实世界中的复杂性和多样性。

  • Machine Learning Software Engineering:

    • MLE-BENCH (Liu et al., 2023) 和 MLAgentBench (Huang et al., 2023) 评估了LLMs在基于Kaggle竞赛的任务中开发和实现算法的能力。
    • ML-BENCH (Chan et al., 2024) 使用机器学习GitHub仓库来评估LLMs的文本到代码能力，并测试自主代理在任务执行中的表现。

这些研究为LLMs在科学发现和代码生成方面的应用提供了基础，但它们主要集中在生成新想法或解决相对简单的任务上，而不是从同行评审的科学出版物中复现算法。因此，这篇论文提出了一个新的基准测试SciReplicate-Bench，专门用于评估LLMs在从学术论文中复现算法代码的能力。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 为了解决从学术论文中复现算法代码的问题，论文提出了两个主要的解决方案：SciReplicate-Bench 基准测试和 Sci-Reproducer 多代理框架。

SciReplicate-Bench 基准测试

SciReplicate-Bench 是一个包含100个任务的基准测试，这些任务来自2024年发表的36篇NLP论文。该基准测试旨在评估LLMs从学术论文中复现算法代码的能力。每个任务都包含以下九个组件，分为三组：代码生成、评估和分析。

  • 代码生成：
    • 函数签名：目标函数的定义，包括输入和输出变量的详细描述。
    • 算法LaTeX代码：目标算法的LaTeX代码描述，通常位于目标论文的一个小节或段落中。
    • 文献上下文：原始论文及其引用的参考文献，提供更广泛的背景信息。
    • 仓库上下文：所有支持目标实现的源文件和代码。
  • 评估：
    • 实现参考：目标算法的真实实现，用于计算CodeBLEU指标。
    • 注释推理图：一个结构化的图，捕捉参考实现背后的推理过程，用于评估推理图准确性。
    • 依赖信息：注释覆盖了内部文件依赖、跨文件依赖以及参考代码中调用的外部API，用于计算所有三种依赖类型的召回率。
    • 验证套件：每个任务都包含一个专用的Python环境，其中包含十个测试用例和脚本，用于验证生成代码输出的正确性。
  • 分析：
    • 缺失/不匹配信息：算法的LaTeX描述可能省略某些实现细节，这些细节可能出现在论文的其他地方，也可能完全缺失。论文还注释了论文描述与参考实现之间的不匹配情况。

Sci-Reproducer 多代理框架

Sci-Reproducer 是一个双代理框架，旨在解决从学术论文中复现算法的问题。该框架由两个代理组成：Paper Agent 和 Code Agent，它们协同工作，以复现论文中描述的算法。这两个代理的预定义动作如表2所示，具体实现细节在附录D中提供。

  • Paper Agent：

    • 由于LLMs的输入长度限制，无法输入整篇论文及其相关文献。因此，Paper Agent必须选择性地提取相关信息，类似于检索增强生成（RAG）的方法。
    • Paper Agent通过执行预定义动作来查询文献上下文，逐步构建对目标算法的理解。为了实现这一点，论文采用了ReAct作为代理策略，使行动执行与中间推理步骤能够无缝集成。
    • Paper Agent在确定所有必要信息都已收集后，会生成一份综合报告，其中包含填补目标算法LaTeX源代码缺失部分的关键发现。这份报告随后成为Code Agent的重要输入。

  • Code Agent：

    • Code Agent将目标算法的LaTeX代码与Paper Agent的报告结合起来，全面理解算法。
    • 它利用动作在代码仓库中搜索实现所需的依赖项。代理还可以浏览网站获取额外信息，并使用编译器测试和迭代调试代码，通过识别和修复语法错误来确保代码的正确执行。

通过这两个代理的协作，Sci-Reproducer 能够结合深度的算法理解与实际的实现能力，从而更有效地复现学术论文中的算法。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文在提出的 SciReplicate-Bench 基准测试上进行了广泛的实验，以评估不同大型语言模型（LLMs）在复现算法代码方面的表现。以下是实验的详细内容：

实验设置

  • 基准测试：SciReplicate-Bench 包含100个任务，这些任务来自2024年发表的36篇NLP论文。
  • 评估指标：
    • 推理图准确性（Reasoning Graph Accuracy）：通过比较生成的推理图和参考推理图来评估LLMs对算法逻辑的理解。
    • 执行准确性（Execution Accuracy）：通过在提供的Python环境中运行生成的代码并验证其输出是否与参考结果一致来评估代码的正确性。
    • CodeBLEU：评估生成代码与参考代码的相似性。
    • 依赖和API召回率（Recall）：评估模型在识别内部文件依赖、跨文件依赖和外部API方面的表现。

实验结果

实验结果如下表所示：

Approach

Exe Acc(↑)

CodeBLEU(↑)

RG Acc(↑)

Recall Intra-File(↑)

Recall Cross-File(↑)

Recall API(↑)

GPT-4o-mini (No Agent)

0.030

0.238

0.708

0.012

0.000

0.217

GPT-4o-mini (Paper Agent)

0.040

0.246

0.739

0.024

0.000

0.251

GPT-4o-mini (Code Agent)

0.140

0.279

0.747

0.565

0.364

0.328

GPT-4o-mini (Sci-Reproducer)

0.170

0.303

0.768

0.576

0.364

0.362

GPT-4o (No Agent)

0.040

0.259

0.727

0.059

0.000

0.281

GPT-4o (Paper Agent)

0.020

0.263

0.732

0.023

0.000

0.298

GPT-4o (Code Agent)

0.260

0.325

0.803

0.682

0.576

0.421

GPT-4o (Sci-Reproducer)

0.270

0.329

0.808

0.688

0.636

0.417

Claude-Sonnet-3.7 (No Agent)

0.070

0.282

0.739

0.094

0.091

0.362

Claude-Sonnet-3.7 (Paper Agent)

0.050

0.291

0.736

0.082

0.091

0.379

Claude-Sonnet-3.7 (Code Agent)

0.320

0.394

0.784

0.765

0.545

0.545

Claude-Sonnet-3.7 (Sci-Reproducer)

0.390

0.401

0.794

0.776

0.636

0.626

关键发现

  1. LLMs在SciReplicate-Bench上表现不佳：

    • 大多数LLMs在没有使用代理的情况下表现很差，执行准确率不到0.1。
    • 即使使用了Sci-Reproducer框架，表现最好的模型Claude-Sonnet-3.7的执行准确率也只有0.390，这表明该任务极具挑战性。

  2. LLMs能够理解算法逻辑：

    • 大多数模型在理解目标算法的核心实现逻辑方面表现出色，即使没有外部帮助，平均推理图准确性也达到了0.731。
    • Paper Agent和Code Agent进一步增强了算法理解能力，分别平均提高了0.013和0.049。

  3. LLMs在代码实现方面面临挑战：

    • 尽管LLMs能够理解算法，但它们在代码生成方面的表现仍然不理想。即使使用了Sci-Reproducer框架，平均执行准确率仍然很低，为0.235，CodeBLEU得分为0.320。

  4. 准确识别依赖和API至关重要：

    • 有效地识别和利用仓库中的依赖项和外部API对于准确的代码实现至关重要。
    • Code Agent的加入显著提高了召回率，平均提高了0.441、0.239和0.100。

  5. 推理模型的“过度思考”问题：

    • 推理模型倾向于过度依赖内部推理，而不是利用预定义的动作来提取相关信息。这种行为导致了所谓的“过度思考”问题，限制了它们在基于代理的系统中的表现。

工具使用分析

论文还分析了不同模型在使用预定义动作时的频率。结果显示，推理模型在调用代码相关动作和文献相关动作时的频率显著低于非推理模型。这表明推理模型更倾向于依赖内部推理，而不是从外部环境中检索信息。

错误分析

  • 语法错误：在没有Code Agent的情况下，语法错误率很高，分别为80.3%（No Agent）和83.3%（Paper Agent）。加入Code Agent后，这些错误率显著下降至29.4%（Code Agent）和24.9%（Sci-Reproducer）。
  • 逻辑错误：逻辑错误主要源于算法实现逻辑的差异以及论文中算法描述的缺失或不匹配信息。论文通过将缺失或不匹配的信息作为额外输入提供给模型，发现这可以显著提高模型的执行准确率。

通过这些实验，论文揭示了LLMs在从学术论文中复现算法代码方面的潜力和挑战，并提出了改进的方向。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A:

Authors: Yanzheng Xiang, Hanqi Yan, Shuyin Ouyang, Lin Gui, Yulan He

Categories: cs.CL, cs.AI, cs.MA, cs.SE

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2504.00255v2.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2504.00255v2

Published: 2025-03-31T22:02:24Z

6. Style-Preserving Policy Optimization for Game Agents

Proficient game agents with diverse play styles enrich the gaming experience and enhance the replay value of games. However, recent advancements in game AI based on reinforcement learning have predominantly focused on improving proficiency, whereas methods based on evolution algorithms generate agents with diverse play styles but exhibit subpar performance compared to RL methods. To address this gap, this paper proposes Mixed Proximal Policy Optimization (MPPO), a method designed to improve the proficiency of existing suboptimal agents while retaining their distinct styles. MPPO unifies loss objectives for both online and offline samples and introduces an implicit constraint to approximate demonstrator policies by adjusting the empirical distribution of samples. Empirical results across environments of varying scales demonstrate that MPPO achieves proficiency levels comparable to, or even superior to, pure online algorithms while preserving demonstrators’ play styles. This work presents an effective approach for generating highly proficient and diverse game agents, ultimately contributing to more engaging gameplay experiences.

中文摘要

熟练的游戏代理具有多样的游戏风格，丰富了游戏体验并提高了游戏的重玩价值。然而，近期基于强化学习的游戏人工智能的进展主要集中在提升熟练度上，而基于进化算法的方法则生成多样化的游戏风格代理，但其表现相比于强化学习方法则显得不够理想。为了解决这一差距，本文提出了混合近端策略优化（MPPO）方法，旨在提升现有次优代理的熟练度，同时保留它们独特的风格。MPPO统一了在线和离线样本的损失目标，并通过调整样本的经验分布引入了一个隐性约束，以近似演示者策略。在不同规模的环境中的实证结果表明，MPPO的熟练度水平可以与纯在线算法相媲美，甚至更优，同时保留了演示者的游戏风格。本工作提出了一种有效的方法来生成高度熟练和多样化的游戏代理，最终有助于提高游戏体验的趣味性。

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游戏AI中同时实现高熟练度（proficiency）和多样化游戏风格（play styles）。具体来说，论文指出：

  • 现有强化学习（RL）方法的局限性：虽然基于强化学习的游戏AI在提升游戏熟练度方面取得了显著进展（如AlphaZero、AlphaStar等），但这些方法主要关注奖励最大化，而忽略了游戏风格的多样性。这导致生成的AI代理在游戏风格上较为单一，无法满足游戏中对多样化对手和合作角色的需求。
  • 进化算法（Evolutionary Algorithms）的局限性：基于进化算法的方法（如QD优化）能够生成具有多样化游戏风格的AI代理，但在高维解空间和大参数空间中（如基于图像的Atari游戏）与强化学习方法相比性能差距较大。

为了解决这一问题，论文提出了Mixed Proximal Policy Optimization (MPPO) 方法，旨在通过利用已有的次优游戏风格示例（demonstrations），在提升AI代理熟练度的同时保留其独特的游戏风格。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与该研究相关的领域和工作，以下是主要的相关研究：

学习自示范（Learning from Demonstration, LfD）

  • 纯模仿学习（Imitation Learning, IL）：这类方法主要通过模仿专家的行为来学习策略，不依赖于环境的奖励信号。例如：
    • Generative Adversarial Imitation Learning (GAIL)：将模仿学习问题视为分布匹配问题，并引入对抗训练技术来为动作分配奖励。然而，学生策略很难超越示范策略。
    • SAIL：通过将高质量的自我游戏轨迹加入到示范缓冲区中，解决了GAIL的局限性。但这些方法继承了对抗性方法的问题，如训练不稳定和在高维场景中可扩展性差。
  • 结合强化学习的示范学习（Reinforcement Learning with Expert Demonstrations, RLED）：这类方法利用示范数据来加速强化学习过程或提升性能。例如：
    • DQfD：将深度Q学习与示范数据结合，通过结合多步时间差分（TD）和监督损失来解决状态分布偏差问题，并加速学习过程的收敛。与MPPO相比，DQfD使用显式的监督损失来指导学生策略，而MPPO通过示范

Authors: Lingfeng Li, Yunlong Lu, Yongyi Wang, Wenxin Li

Categories: cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2506.16995v2.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2506.16995v2

Published: 2025-06-20T13:46:06Z

7. Auto-Eval Judge: Towards a General Agentic Framework for Task Completion Evaluation

The increasing adoption of foundation models as agents across diverse domains necessitates a robust evaluation framework. Current methods, such as LLM-as-a-Judge, focus only on final outputs, overlooking the step-by-step reasoning that drives agentic decision-making. Meanwhile, existing Agent-as-a-Judge systems, where one agent evaluates another’s task completion, are typically designed for narrow, domain-specific settings. To address this gap, we propose a generalizable, modular framework for evaluating agent task completion independent of the task domain. The framework emulates human-like evaluation by decomposing tasks into sub-tasks and validating each step using available information, such as the agent’s output and reasoning. Each module contributes to a specific aspect of the evaluation process, and their outputs are aggregated to produce a final verdict on task completion. We validate our framework by evaluating the Magentic-One Actor Agent on two benchmarks, GAIA and BigCodeBench. Our Judge Agent predicts task success with closer agreement to human evaluations, achieving 4.76% and 10.52% higher alignment accuracy, respectively, compared to the GPT-4o based LLM-as-a-Judge baseline. This demonstrates the potential of our proposed general-purpose evaluation framework.

中文摘要

基础模型在各个领域作为代理的日益采用，需要一个强大的评估框架。当前的方法，比如 LLM-as-a-Judge，仅关注最终输出，忽视了驱动代理决策的逐步推理。同时，现有的 Agent-as-a-Judge 系统，其中一个代理评估另一个代理的任务完成，通常是为狭窄的特定领域而设计。为了填补这一空白，我们提出了一个可推广的、模块化的框架，用于评估代理任务的完成情况，而不受任务领域的限制。该框架通过将任务分解为子任务并利用可用信息（例如代理的输出和推理）验证每一步，从而模拟人类的评价。每个模块为评估流程的特定方面作出贡献，其输出被汇总以得出最终的任务完成评定。我们通过在两个基准 GAIA 和 BigCodeBench 上评估 Magentic-One Actor Agent 来验证我们的框架。我们的 Judge Agent 在任务成功预测方面与人类评估的吻合度更高，分别实现了比基于 GPT-4o 的 LLM-as-a-Judge 基线高出 4.76% 和 10.52% 的对齐准确度。这证明了我们提出的通用评估框架的潜力。

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如何在多样化领域中评估代理（Agent）完成任务的能力。具体来说，它旨在解决以下几个关键问题：

  • 现有评估方法的局限性：当前的评估方法，如使用大型语言模型（LLM）作为评判（LLM-as-a-Judge），主要关注最终输出，忽略了代理决策过程中逐步推理的步骤。此外，现有的代理作为评判（Agent-as-a-Judge）系统通常仅针对特定领域设计，缺乏跨领域的适用性。
  • 人类评估的局限性：人类评估虽然是确定代理任务成功与否的默认标准，但它存在成本高、主观性强和缺乏可扩展性等问题，这限制了自主代理在现实世界中的广泛应用。
  • 如何实现跨领域评估：论文提出了两个核心研究问题：
    • RQ1：如何在广泛的不同领域中评估代理系统的任务完成能力？
    • RQ2：如何提高评判代理（Judge）的质量和与人类评估的一致性？

为了解决这些问题，论文提出了一个通用的、模块化的代理作为评判（Agent-as-a-Judge）评估框架，该框架能够独立于任务领域评估代理任务完成情况，并通过逐步推理来模拟人类评估者的行为。

Q: 有哪些相关研究？

A: 以下是与本文相关的研究工作：

LLM-as-a-Judge

  • MT-Bench 和 Chatbot Arena：这些研究展示了大型语言模型（LLM）可以作为有效的评判工具，对开放性回答进行评分，显示出与人类评估的高度一致性。
  • Compass-Judger-1：该研究训练了一个开源评判模型，使用公共和自收集的反馈数据进行评分和成对比较。
  • Prometheus：通过在多样化反馈数据集上进行训练，进一步提高了评估的准确性，取得了与GPT-4相当的结果。

Multi-LLM as Judge Evaluation

  • ChatEval：为LLM分配角色进行协作评判，通过模拟人类辩论来增强评估质量。
  • AutoArena：利用LLM之间的同伴辩论和委员会投票来选择最佳回答，尽管这些框架仅限于聊天任务，但它们启发了本文中评判代理的设计，旨在评估更广泛的工作流程。

Evaluating Agentic Systems

  • Agent-as-a-Judge：提出了代理评判代理的概念，但该方法仅限于DevAI数据集，且需要为每个任务提供一组软性和硬性要求作为输入，这极大地限制了其向其他数据集的扩展性。本文通过自动生成与领域或数据集无关的检查清单标准，去除了这一要求。

Step-by-Step Evaluation

  • LLM-Reasoners：提出了AutoRace，用于评估LLM的推理链，如思维链和树形思维。本文借鉴了这一理念，评判代理评估代理代理过程中的每一步的完整性和正确性，从而实现更准确和透明的评估。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出一个通用的、模块化的框架来解决评估代理（Agent）任务完成能力的问题，该框架能够独立于任务领域进行评估。以下是论文中提出的解决方案的关键组成部分：

1. 框架概述

论文提出的框架名为 Auto-Eval Judge，它通过模拟人类评估者的行为来评估代理的任务完成情况。具体来说，框架将任务分解为子任务，并通过验证每个步骤来评估代理的推理过程和最终输出。框架由多个模块组成，每个模块负责评估过程的特定方面，最终将这些模块的输出聚合以产生对任务完成的最终裁决。

2. 模块化设计

框架包含以下几个关键模块：

2.1 Criteria Generator（标准生成器）

  • 功能：给定任务描述，生成一个简洁的检查清单问题列表，这些问题必须由执行代理（Actor Agent）满足才能成功完成任务。生成的检查清单旨在验证代理是否满足任务中明确陈述的要求，同时尽量减少假设。
  • 实现：遵循详细的提示指南，确保每个检查清单问题严格与任务对齐。问题设计为二元的（“是”或“否”），每次关注一个要求。通过LLM过滤步骤去除冗余或与任务目标联系不紧密的问题。

2.2 Artifact Content Parser（工件内容解析器）

  • 功能：从执行代理生成的日志文件中结构化并准确检索相关信息（“证据”）。
  • 实现：包括两个主要步骤：
    • Indexer（索引器）：对日志文件进行分块和总结，以提高效率并优化延迟和令牌使用。
    • Retriever（检索器）：使用交叉编码器（cross-encoder）和LLM提取与检查清单问题对齐的相关证据片段。

2.3 Criteria Check Composer (C3)（标准检查组合器）

  • 功能：将上游模块的所有输出综合成一个连贯的验证策略。对于每个检查清单问题，C3构建执行计划，引用相关代理日志，并使用LLM推理以及可选的外部计算资源（如结构化知识库、工具等）。
  • 实现：包括以下几个子模块：
    • Checklist Question Perception（检查清单问题感知）：对检查清单问题进行多阶段分类，将其分为事实性问题或逻辑性问题，并进一步细分为推理或编码问题。
    • Proof Perception（证据感知）：自动验证与每个检查清单项目相关的候选证据是否在语义上足以进行下游评估。
    • Task Perception（任务感知）：将检查清单推理与任务描述的语义解释相结合，确保验证与任务上下文一致。

2.4 Verdict Generator（裁决生成器）

  • 功能：根据所有可用信息和前序模块的输出，判断任务是否成功完成。
  • 实现：给定任务描述、与每个检查清单问题相关的证据以及C3模块的输出，裁决生成器给出“是”或“否”的最终裁决。

3. 实验验证

为了验证框架的有效性，论文在两个基准数据集上进行了评估：GAIA 和 BigCodeBench。这两个数据集分别涵盖了基于文本的任务和复杂的编程任务，需要中间推理和函数调用。

  • GAIA：提供涉及多模态和网页浏览任务的一般推理挑战。
  • BigCodeBench：评估LLM在复杂编程任务上的表现，这些任务需要中间推理和函数调用。

评估方法

  • 人类评估：如果数据集中有可用的基准，则使用基准进行评估；如果没有，则根据可用的评估方法（如测试用例）进行评估；在两者都缺失的情况下，通过直接检查手动验证任务完成情况。
  • LLM作为评判：使用基于GPT-4o的LLM对提供的任务描述和最终输出生成二元裁决（是或否）。
  • 评判裁决：使用框架，根据任务描述和相应的日志文件生成二元裁决（是或否）。

性能指标

通过构建人类评估与每种方法生成的裁决之间的混淆矩阵来计算人类一致性。以LLM作为评判的人类一致性作为基线，比较评判裁决的人类一致性得分，以评估改进情况。

4. 实验结果

实验结果表明，提出的框架在两个数据集上均优于LLM-as-a-Judge基线：

  • GAIA 数据集：框架的准确率比基线提高了4.76%。
  • BigCodeBench 数据集：框架的准确率比基线提高了10.52%。

此外，在BigCodeBench数据集上，框架的精确度达到了92.31%，显示出在评估任务完成情况时的高准确性。这些结果证明了逐步评估在捕捉任务完成情况方面的优势，为评估日益强大的代理系统提供了一个可扩展的基础。

5. 局限性和未来工作

尽管框架在评估任务完成方面表现出色，但当前框架仍存在一些局限性：

  • 多模态任务支持不足：当前框架不支持多模态任务、数据集或领域的评估。
  • 文件和附件处理能力有限：标准生成器目前仅限于为基于文本的任务生成检查清单问题，无法处理涉及文件或附件的任务。
  • 日志文件处理能力有限：工件内容解析器只能处理单个日志文件，无法处理任务执行过程中产生的多个输出或额外工件。

为了克服这些局限性，作者计划扩展框架，增加一个环境探索器模块（Environment Explorer），集成到标准检查组合器中，以支持对基于文件的输出和更复杂评估场景的检查。

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 Auto-Eval Judge 框架的有效性：

实验设置

数据集

为了使评判框架能够在多个领域中泛化，作者选择了两个具有代表性的文本任务数据集：

  • GAIA：提供涉及多模态和网页浏览任务的一般推理挑战。
    • 数据选择：从GAIA中选择了42个Level-1任务，排除了带有多媒体附件的任务。确保了Actor代理在这些任务上的成功和失败运行分布平衡，其中21个任务成功完成，21个未成功。
  • BigCodeBench：评估LLM在复杂编程任务上的表现，这些任务需要中间推理和函数调用。
    • 数据选择：从BigCodeBench中选择了38个任务，排除了测试用例不正确的任务（这会使评估变得模糊）。其中28个任务成功完成，10个未成功。

评估方法

对于每个数据集，考虑了以下三种评估方式：

  1. 人类评估：
    • 如果数据集中有可用的基准，则使用基准进行评估。
    • 如果没有基准但有可用的评估方法（如测试用例），则根据这些方法进行评估。
    • 在既没有基准也没有评估方法的情况下，通过直接检查手动验证任务完成情况。
  2. LLM作为评判：
    • 使用基于GPT-4o的LLM对提供的任务描述和最终输出生成二元裁决（是或否）。
  3. 评判裁决：
    • 使用所提出的框架，根据任务描述和相应的日志文件生成二元裁决（是或否）。

性能指标

为了衡量评估质量，作者计算了人类评估与每种方法生成的裁决之间的一致性。具体来说，通过构建混淆矩阵来计算以下指标：

  • 准确率（Accuracy）
  • 精确率（Precision）
  • 召回率（Recall）
  • 特异性（Specificity）

以LLM作为评判的人类一致性作为基线，将评判裁决的人类一致性得分与基线进行比较，以评估改进情况。

实验结果

GAIA数据集

  • 准确率：评判框架为61.90%，比LLM-as-a-Judge基线（57.14%）提高了4.76%。
  • 精确率：评判框架为66.67%，比LLM-as-a-Judge基线（60.87%）提高了5.80%。
  • 召回率：评判框架为66.67%，比LLM-as-a-Judge基线（60.87%）提高了5.80%。
  • 特异性：评判框架为57.14%，比LLM-as-a-Judge基线（52.63%）提高了4.51%。

BigCodeBench数据集

  • 准确率：评判框架为73.68%，比LLM-as-a-Judge基线（63.16%）提高了10.52%。
  • 精确率：评判框架为92.31%，比LLM-as-a-Judge基线（76.47%）提高了15.84%。
  • 召回率：评判框架为92.30%，比LLM-as-a-Judge基线（100.00%）降低了7.70%。
  • 特异性：评判框架为33.33%，与LLM-as-a-Judge基线（33.33%）持平。

实验结论

实验结果表明，所提出的 Auto-Eval Judge 框架在两个基准数据集上的表现均优于LLM-as-a-Judge基线，显示出更高的与人类评估的一致性。这证明了逐步评估在捕捉任务完成情况方面的优势，为评估日益强大的代理系统提供了一个可扩展的基础。

错误分析

作者还对框架的错误情况进行了分析，发现了一些问题，例如：

  • 在某些评估任务中，仅依赖于从Actor代理的日志中提取的证据进行评估可能不够充分，有时需要评判系统直接解决任务以验证答案。
  • 工件内容解析器有时会在输出中注入意见，或者直接从Actor计划中提取证据片段，导致错误的裁决。
  • 在涉及“角色扮演”的任务中，内容生成器模块可能会将虚构的角色扮演指令与代理的实际行为混淆，从而提出错误的验证问题。

初始数据设置和结果（附录部分）

作者还提到了最初的实验设置，包括从GAIA和BigCodeBench中随机抽取任务样本，并对不同版本的评判框架进行了评估。这些实验帮助作者逐步改进了框架的各个模块，并最终确定了当前的实验设置和结果。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管论文提出的 Auto-Eval Judge 框架在评估代理任务完成方面取得了显著进展，但仍有一些可以进一步探索和改进的方向：

1. 多模态任务支持

当前框架主要支持基于文本的任务，对于多模态任务（如涉及图像、音频、视频等）的支持有限。未来工作可以探索如何扩展框架以处理多模态任务，例如：

  • 多模态输入解析：开发能够处理和解析多模态输入的模块，例如图像识别、音频处理等。
  • 多模态证据提取：改进证据提取模块，使其能够从多模态日志中提取相关信息。
  • 多模态标准生成：扩展标准生成器，使其能够为多模态任务生成检查清单问题。

2. 文件和附件处理

当前框架的 Criteria Generator 模块仅限于生成基于文本的任务的检查清单问题，无法处理涉及文件或附件的任务。未来可以探索以下方向：

  • 文件内容解析：开发能够解析和处理文件内容（如PDF、Word文档、Excel表格等）的模块。
  • 附件处理：扩展框架以支持处理任务中提供的附件，例如通过文件阅读器或解析器提取相关信息。
  • 多文件日志处理：改进 Artifact Content Parser 模块，使其能够处理多个日志文件或任务执行过程中产生的其他工件。

3. 环境探索器模块

为了支持更复杂的评估场景，作者计划在 Criteria Check Composer 中集成一个 Environment Explorer 模块。未来可以探索以下方向：

  • 环境交互：开发能够与任务执行环境进行交互的模块，例如通过API调用或模拟用户操作来验证任务完成情况。
  • 动态任务评估：扩展框架以支持动态任务评估，例如在任务执行过程中实时验证中间步骤。
  • 上下文感知评估：增强框架的上下文感知能力，使其能够根据任务的具体环境和条件进行评估。

4. 评估标准的自动生成

当前框架通过人工定义的提示指南生成检查清单问题，这可能限制了其在新任务或领域的适用性。未来可以探索以下方向：

  • 自动标准生成：开发能够自动从任务描述中提取关键要求并生成检查清单问题的算法。
  • 自适应标准生成：使标准生成器能够根据任务的复杂性和领域特性自适应地调整生成的检查清单问题。
  • 用户反馈驱动的标准优化：引入用户反馈机制，根据评估结果优化和调整检查清单问题。

5. 评估质量的进一步提升

尽管当前框架在与人类评估的一致性方面取得了显著进展，但仍有一些改进空间：

  • 多评判融合：探索将多个评判代理的结果融合起来，以提高评估的准确性和可靠性。
  • 不确定性建模：开发能够处理评估过程中的不确定性的方法，例如通过概率推理或置信度估计来提高评估结果的可信度。
  • 长期任务评估：扩展框架以支持长期任务的评估，例如通过跟踪任务的进展和中间结果来评估任务的完成情况。

6. 跨领域泛化能力

当前框架在特定领域（如GAIA和BigCodeBench）上表现良好，但其跨领域泛化能力仍有待进一步验证。未来可以探索以下方向：

  • 领域无关的评估策略：开发能够适用于多种领域的通用评估策略，减少对特定领域知识的依赖。
  • 领域适应性评估：研究如何使框架能够快速适应新领域，例如通过领域特定的预训练或微调。
  • 多领域基准测试：构建包含多个领域的综合基准测试，以评估框架在不同任务和领域中的表现。

7. 实时评估和反馈

当前框架主要在任务完成后进行评估，未来可以探索实时评估和反馈机制：

  • 实时证据提取：开发能够在任务执行过程中实时提取证据的模块。
  • 即时反馈：使框架能够根据实时证据提供即时反馈，帮助代理在任务执行过程中进行调整和改进。
  • 动态调整评估标准：根据任务的实时进展动态调整评估标准，以更准确地评估任务完成情况。

8. 可解释性和透明度

提高评估过程的可解释性和透明度，使用户能够更好地理解和信任评估结果：

  • 评估过程可视化：开发可视化工具，展示评估过程中的关键步骤和决策路径。
  • 解释生成：使框架能够生成对评估结果的详细解释，帮助用户理解为什么某个任务被认为是成功的或失败的。
  • 用户交互：引入用户交互机制，允许用户查询和验证评估过程中的关键步骤和证据。

9. 与其他评估方法的结合

探索将 Auto-Eval Judge 框架与其他评估方法（如人类评估、自动测试用例生成等）结合起来，以提高评估的全面性和准确性：

  • 混合评估方法：开发结合人类评估和自动评估的混合方法，充分发挥两者的优点。
  • 自动测试用例生成：将框架与自动测试用例生成工具结合，以更全面地评估代理的任务完成情况。
  • 多维度评估：从多个维度（如性能、可靠性、安全性等）评估代理的任务完成情况，提供更全面的评估结果。

10. 性能优化

在实际应用中，框架的性能（如响应时间和资源消耗）也是一个重要的考虑因素。未来可以探索以下方向：

  • 高效索引和检索：优化 Artifact Content Parser 模块的索引和检索算法，提高处理大规模日志文件的效率。
  • 资源优化：研究如何在有限的资源下优化框架的性能，例如通过模型压缩或分布式计算。
  • 实时性能优化：针对实时评估场景，优化框架的响应时间，确保能够及时提供评估结果。

通过进一步探索这些方向，可以进一步提升 Auto-Eval Judge 框架的性能和适用性，使其能够更好地满足实际应用中的需求。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文提出了一个通用的、模块化的框架 Auto-Eval Judge，用于评估代理（Agent）在多样化领域中完成任务的能力。该框架通过模拟人类评估者的行为，将任务分解为子任务，并验证每个步骤来评估代理的推理过程和最终输出。以下是论文的主要内容概述：

研究背景与动机

  • 随着基础模型作为代理在各个领域的广泛应用，需要一个强大的评估框架来评估这些代理的任务完成情况。
  • 现有的评估方法，如LLM-as-a-Judge，主要关注最终输出，忽略了代理决策过程中的逐步推理。
  • 现有的代理作为评判（Agent-as-a-Judge）系统通常仅限于特定领域，缺乏跨领域的适用性。
  • 人类评估虽然被视为标准，但成本高、主观性强且缺乏可扩展性，限制了自主代理在现实世界中的广泛应用。

研究问题

  • RQ1：如何在广泛的不同领域中评估代理系统的任务完成能力？
  • RQ2：如何提高评判代理（Judge）的质量和与人类评估的一致性？

贡献

  • 提出了一个领域无关的代理评估任务分解方法，能够逐步推理任务完成情况，无需预设特定领域的启发式规则。
  • 发布了一个开源的、模块化的、可扩展的评估框架，配备了接口一致的模块，可以独立替换或增强。具体实现展示了其在多个领域的兼容性和泛化能力。
  • 实验结果表明，该框架在与人类评估的一致性方面优于现有的基线方法。

方法

框架的核心是模拟人类评估者的行为，将复杂任务分解为逻辑子目标，并通过基于证据的推理在每个步骤进行正确性评估。评判代理架构结合了多个基于LLM和代理的模块，共同验证代理代理的中间推理步骤和最终输出。

框架模块

  • Criteria Generator（标准生成器）：根据任务描述生成检查清单问题，验证代理是否满足任务的明确要求。
  • Artifact Content Parser（工件内容解析器）：从代理生成的日志文件中提取相关信息（证据）。
  • Criteria Check Composer (C3)（标准检查组合器）：综合上游模块的输出，构建验证策略，验证每个检查清单问题。
  • Verdict Generator（裁决生成器）：根据所有信息和前序模块的输出，判断任务是否成功完成。

实验

  • 数据集：选择了GAIA和BigCodeBench两个基准数据集，分别涵盖基于文本的任务和复杂的编程任务。
  • 评估方法：比较了人类评估、LLM作为评判和评判裁决三种方法。
  • 性能指标：通过计算人类评估与每种方法生成的裁决之间的一致性来衡量评估质量。

结果

  • 在GAIA数据集上，评判框架的准确率比LLM-as-a-Judge基线提高了4.76%。
  • 在BigCodeBench数据集上，评判框架的准确率比LLM-as-a-Judge基线提高了10.52%。
  • 这些结果证明了逐步评估在捕捉任务完成情况方面的优势，为评估日益强大的代理系统提供了一个可扩展的基础。

局限性与未来工作

  • 当前框架不支持多模态任务、数据集或领域的评估。
  • 标准生成器目前仅限于为基于文本的任务生成检查清单问题，无法处理涉及文件或附件的任务。
  • 工件内容解析器只能处理单个日志文件，无法处理任务执行过程中产生的多个输出或额外工件。
  • 未来工作将扩展框架以支持多模态任务和更复杂的评估场景，并计划增加一个环境探索器模块，以支持对基于文件的输出的检查。

结论

本文提出的 Auto-Eval Judge 框架通过逐步评估代理的任务完成情况，在多个基准数据集上取得了优于现有方法的结果。该框架为评估日益强大的代理系统提供了一个可扩展的基础，尽管存在一些局限性，但其在减少人类依赖的同时保持了语义严谨性和跨领域适用性。

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: Roshita Bhonsle, Rishav Dutta, Sneha Vavilapalli, Harsh Seth, Abubakarr Jaye, Yapei Chang, Mukund Rungta, Emmanuel Aboah Boateng, Sadid Hasan, Ehi Nosakhare, Soundar Srinivasan

Categories: cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.05508v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.05508v1

Published: 2025-08-07T15:39:48Z

8. MoMA: A Mixture-of-Multimodal-Agents Architecture for Enhancing Clinical Prediction Modelling

Multimodal electronic health record (EHR) data provide richer, complementary insights into patient health compared to single-modality data. However, effectively integrating diverse data modalities for clinical prediction modeling remains challenging due to the substantial data requirements. We introduce a novel architecture, Mixture-of-Multimodal-Agents (MoMA), designed to leverage multiple large language model (LLM) agents for clinical prediction tasks using multimodal EHR data. MoMA employs specialized LLM agents (“specialist agents”) to convert non-textual modalities, such as medical images and laboratory results, into structured textual summaries. These summaries, together with clinical notes, are combined by another LLM (“aggregator agent”) to generate a unified multimodal summary, which is then used by a third LLM (“predictor agent”) to produce clinical predictions. Evaluating MoMA on three prediction tasks using real-world datasets with different modality combinations and prediction settings, MoMA outperforms current state-of-the-art methods, highlighting its enhanced accuracy and flexibility across various tasks.

中文摘要

多模态电子健康记录 (EHR) 数据相比单一模态数据提供了更丰富、互补的患者健康洞察。然而，由于巨大的数据需求，有效整合多样化数据模态以进行临床预测建模仍然具有挑战性。我们提出了一种新颖的架构，混合多模态代理 (MoMA)，旨在利用多个大型语言模型 (LLM) 代理来进行使用多模态 EHR 数据的临床预测任务。MoMA 采用专门的 LLM 代理（“专家代理”）将非文本模态，如医学图像和实验室结果，转换为结构化的文本摘要。这些摘要与临床记录一起由另一个 LLM（“聚合代理”）组合，以生成统一的多模态摘要，随后由第三个 LLM（“预测代理”）使用，以产生临床预测。在三个预测任务上评估 MoMA，使用不同模态组合和预测设置的真实数据集，MoMA 超越了当前的最先进方法，突显了其在各类任务中的准确性和灵活性。

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有效地整合多种模态的电子健康记录（EHR）数据以进行临床预测建模的问题。具体而言，论文介绍了Mixture-of-Multimodal-Agents（MoMA）架构，旨在利用多个大型语言模型（LLM）代理来处理多模态EHR数据，以提高临床预测任务的准确性。

背景知识

  • 多模态EHR数据的重要性：现代医疗保健越来越多地依赖于电子健康记录（EHR），这些记录整合了多种患者数据模态，如临床笔记、医学影像、生命体征和实验室结果。每种模态都提供了独特的、互补的信息，整合这些多模态数据可以更全面地理解患者的健康状况。
  • 多模态数据整合的挑战：尽管多模态数据提供了更丰富的信息，但有效地整合这些数据以用于临床预测建模仍然是一个挑战，主要原因是需要大量的数据来学习有效的联合表示。

研究方法

  • MoMA架构：MoMA架构通过将非文本模态（如医学影像和实验室结果）转换为结构化的文本摘要，然后将这些摘要与临床笔记结合，最终由一个LLM（预测代理）生成临床预测。具体步骤如下：
    1. 专家代理（Specialist Agents）：每个非文本模态由一个预训练的、专门的LLM代理处理，将非文本数据转换为相应的文本摘要。
    2. 聚合代理（Aggregator Agent）：将生成的文本摘要与临床笔记结合，生成一个统一的多模态摘要。
    3. 预测代理（Predictor Agent）：使用统一的多模态摘要进行临床预测。
  • 零样本学习（Zero-shot Learning）：MoMA架构利用预训练的LLM的能力，将非文本模态转换为自然语言，从而避免了构建共享向量空间所需的大量配对数据。
  • 多代理协作：MoMA架构利用LLM的协作潜力，通过将多个LLM代理的输出整合在一起，提高预测性能。

实验

  • 数据集和任务：作者在三个临床预测任务上验证了MoMA架构，这些任务涉及不同的模态组合和预测设置：
    1. 胸部创伤严重程度分层：使用临床笔记和胸部X光图像进行多类分类。
    2. 胸部和脊柱创伤严重程度分层（多任务）：同时预测胸部和脊柱的创伤严重程度。
    3. 不健康饮酒筛查：使用临床笔记和实验室测量进行二元分类。
  • 性能指标：对于多类分类任务，使用宏观和微观F1分数；对于二元分类任务，使用AUROC和AUPR。
  • 基线比较：与现有的最先进方法（如ClinicalBERT和LLaVA-Med）以及其他基于向量的多模态融合方法（如交叉注意力和混合专家机制）进行比较。

关键结论

  • 性能提升：MoMA在所有测试集上均优于基线模型，包括在每个性别和种族亚组中的表现。例如，在胸部创伤严重程度分层任务中，MoMA的宏观F1分数接近0.85，微观F1分数超过0.90。
  • 多模态数据的有效整合：通过移除非文本模态的输入进行的消融研究显示，MoMA的性能提升不仅归功于LLM的文本理解能力，还归功于其有效整合非文本模态的能力。
  • 灵活性和可扩展性：MoMA架构具有高度的灵活性和可扩展性，可以轻松地插入或扩展新的LLM代理，以适应不同的任务需求。

讨论

  • MoMA的优势：MoMA通过将非文本模态转换为文本空间，避免了传统多模态方法中对大量配对数据的需求，同时利用了LLM的强大文本理解能力。
  • 未来工作：尽管MoMA在临床分类任务中表现出色，但其在多代理交互和协调方面仍有改进空间。此外，MoMA的潜在应用范围可以扩展到更广泛的领域，如医学视觉问答（Medical VQA），但需要进一步验证。

Q: 有哪些相关研究？

A: 这篇论文提到了多个与多模态学习、大型语言模型（LLM）以及临床预测相关的研究。以下是一些关键的相关研究和它们的主要贡献：

多模态学习方法

  • 早期融合（Early Fusion）：在训练之前将输入数据进行拼接。这种方法简单直接，但可能无法有效捕捉不同模态之间的复杂关系。
  • 联合融合（Joint Fusion）：在训练过程中共同学习表示，通过共享向量空间来捕捉模态间的复杂关系。这种方法在多种临床应用中表现出色，例如：
    • 跨注意力机制（Cross-Attention Mechanisms）：允许一个模态选择性地关注另一个模态的相关特征 [9]。
    • 混合专家框架（Mixture-of-Expert Framework）：通过多个专家网络处理不同模态的数据，然后通过门控网络进行融合 [10]。
    • 对比学习（Contrastive Learning）：通过对比学习将不同模态的数据对齐到一个共享的表示空间 [11]。
    • 掩码视觉/语言建模（Masked Vision/Language Modeling）：通过掩码和预测任务学习模态间的对齐 [12]。
    • 变分方法（Variational Approaches）：通过变分自编码器学习模态间的联合表示 [13]。
  • 晚期融合（Late Fusion）：将单独训练的模型的输出进行组合。这种方法在某些情况下也能取得不错的效果，但通常不如联合融合方法灵活。

多模态大型语言模型（LLM）

  • BLIP-2：通过引导式语言-图像预训练学习图像和文本的统一表示 [17]。
  • Flamingo：一个视觉语言模型，专注于少样本学习 [18]。
  • Kosmos-2：将多模态LLM与世界对齐，支持多种模态的对齐 [19]。
  • PaLM-E：一个具身的多模态语言模型 [20]。
  • ImageBind：通过对比学习将六种或更多模态对齐到一个共享的表示空间 [21]。
  • OneLLM：通过对比学习将多种模态对齐到一个共享的表示空间 [22]。

医疗领域的多模态LLM

  • LLaVA-Med：将放射学图像与配对报告对齐，用于多种任务 [23]。
  • VILA-M3：通过增强视觉语言模型与医学专家知识，提高模型性能 [24]。
  • GSCo：通过专家-通才协作实现医学中的人工智能泛化 [25]。

临床预测任务中的多模态应用

  • 多模态临床预测：通过整合多种模态的EHR数据，提高临床预测任务的性能 [2, 3, 4, 5, 6]。
  • 多模态评估在神经预后中的应用：通过整合多种模态的数据，提高对脑损伤患者的预后性能 [2]。
  • 多模态人工智能框架：用于医疗保健应用的多模态人工智能框架 [3]。
  • 多模态临床预测与统一提示：使用预训练的LLM进行多模态临床预测 [4]。
  • 多模态机器学习在精准健康中的应用：对多模态机器学习在精准健康中的应用进行了综述 [6]。

多模态数据融合方法

  • 跨注意力机制：通过跨注意力机制融合两种模态的编码表示 [54]。
  • 混合专家机制：通过混合专家机制融合多种模态的编码表示 [55]。

这些研究为MoMA架构的设计和实现提供了理论基础和技术支持，特别是在多模态数据融合和LLM的应用方面。MoMA通过利用这些研究成果，提出了一种新的方法来有效地整合多模态EHR数据，从而提高了临床预测任务的性能。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出一种名为Mixture-of-Multimodal-Agents（MoMA）的新型架构来解决多模态电子健康记录（EHR）数据整合的挑战，以提高临床预测建模的准确性。MoMA架构的核心思想是利用多个大型语言模型（LLM）代理来处理不同模态的数据，并通过这些代理之间的协作来生成临床预测。以下是MoMA架构解决该问题的具体方法和步骤：

1. 架构设计

MoMA架构由三个主要部分组成：专家代理（Specialist Agents）、聚合代理（Aggregator Agent）和预测代理（Predictor Agent）。每个部分都有其特定的角色和功能：

1.1 专家代理（Specialist Agents）

  • 角色：每个非文本模态（如医学影像、实验室结果）由一个预训练的、专门的LLM代理处理。
  • 功能：将非文本数据转换为结构化的文本摘要。
  • 示例：
    • 医学影像：使用LLaVA-Med [23] 或 CXR-LLAVA [34] 将胸部X光图像转换为文本摘要。
    • 实验室结果：使用通用的LLM（如Llama-3 [77]）将结构化数据转换为文本摘要。

1.2 聚合代理（Aggregator Agent）

  • 角色：将专家代理生成的文本摘要与临床笔记结合。
  • 功能：生成一个统一的多模态摘要，整合所有模态的信息。
  • 示例：将临床笔记、医学影像摘要和实验室结果摘要合并，生成一个综合的文本摘要。

1.3 预测代理（Predictor Agent）

  • 角色：使用聚合代理生成的多模态摘要进行临床预测。
  • 功能：生成最终的临床预测结果。
  • 示例：使用Llama-3 [77] 作为预测代理，通过提取聚合代理输出的隐藏状态并传递给前馈层来生成最终预测。

2. 零样本学习（Zero-shot Learning）

MoMA架构利用预训练的LLM的能力，将非文本模态转换为自然语言，从而避免了构建共享向量空间所需的大量配对数据。这种方法不仅减少了数据需求，还提高了模型的灵活性和适应性。

3. 多代理协作

MoMA架构利用LLM的协作潜力，通过将多个LLM代理的输出整合在一起，提高预测性能。具体来说，聚合代理和预测代理通过协作处理专家代理生成的文本摘要，从而生成更准确的预测结果。

4. 实验验证

为了验证MoMA架构的有效性，作者在三个临床预测任务上进行了实验，这些任务涉及不同的模态组合和预测设置：

  • 胸部创伤严重程度分层：使用临床笔记和胸部X光图像进行多类分类。
  • 胸部和脊柱创伤严重程度分层（多任务）：同时预测胸部和脊柱的创伤严重程度。
  • 不健康饮酒筛查：使用临床笔记和实验室测量进行二元分类。

4.1 性能指标

  • 多类分类任务：使用宏观和微观F1分数。
  • 二元分类任务：使用AUROC和AUPR。

4.2 基线比较

  • ClinicalBERT：使用临床笔记进行细调的ClinicalBERT [49]。
  • LLaVA-Med：使用临床笔记和医学影像进行细调的LLaVA-Med [23]。
  • 交叉注意力融合：使用交叉注意力机制融合两种模态的表示 [54]。
  • 混合专家机制：使用混合专家机制融合多种模态的表示 [55]。

5. 关键结论

  • 性能提升：MoMA在所有测试集上均优于基线模型，包括在每个性别和种族亚组中的表现。例如，在胸部创伤严重程度分层任务中，MoMA的宏观F1分数接近0.85，微观F1分数超过0.90。
  • 多模态数据的有效整合：通过移除非文本模态的输入进行的消融研究显示，MoMA的性能提升不仅归功于LLM的文本理解能力，还归功于其有效整合非文本模态的能力。
  • 灵活性和可扩展性：MoMA架构具有高度的灵活性和可扩展性，可以轻松地插入或扩展新的LLM代理，以适应不同的任务需求。

6. 案例研究

论文还提供了具体的案例研究，展示了MoMA如何有效地整合非文本信息并生成准确的预测结果。例如，在一个案例中，胸部X光图像的专家代理识别出没有严重发现，使MoMA能够准确地将损伤分类为中度，而仅使用文本的方法错误地将其分类为严重。这突显了MoMA在利用关键放射学信息方面的优势。

通过上述方法，MoMA架构不仅提高了临床预测任务的准确性，还展示了其在多模态数据整合方面的灵活性和高效性。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文通过在三个不同的临床预测任务上进行实验来验证Mixture-of-Multimodal-Agents（MoMA）架构的有效性。这些任务涵盖了不同的模态组合和预测设置，具体如下：

1. 胸部创伤严重程度分层（Chest Trauma Severity Stratification）

  • 数据集：使用了2015年1月至2019年12月期间从威斯康星大学医院和诊所（UW Health）收集的数据，共包含2,722名独特患者的样本。
  • 模态组合：临床笔记（文本）和胸部X光图像（非文本）。
  • 任务描述：对胸部创伤的严重程度进行三类分类，标注为负性、轻微/中度和严重或更严重。
  • 评估指标：使用宏观F1分数（macro-F1）和微观F1分数（micro-F1）作为评估指标。

2. 胸部和脊柱创伤严重程度分层（多任务）（Multitask Chest and Spine Trauma Severity Stratification）

  • 数据集：使用与胸部创伤严重程度分层任务相同的患者队列。
  • 模态组合：临床笔记（文本）和胸部X光图像（非文本）。
  • 任务描述：同时预测胸部和脊柱的创伤严重程度，每个部位的严重程度也分为三类。
  • 评估指标：对胸部和脊柱分别计算宏观F1分数和微观F1分数。

3. 不健康饮酒筛查（Unhealthy Alcohol Use Screening）

  • 数据集：2021年9月至2024年2月期间，通过Tobacco, Alcohol, Prescription Medications, and other Substance（TAPS）筛查工具收集的数据，共包含2,096名患者的样本。
  • 模态组合：临床笔记（文本）和实验室测量（非文本，以表格形式呈现）。
  • 任务描述：对患者过去三个月内是否存在不健康饮酒行为进行二元分类。
  • 评估指标：使用AUROC（曲线下面积）和AUPR（精确召回曲线下面积）作为评估指标。

实验设置

  • 开发集和测试集：对于胸部创伤严重程度分层和多任务胸部及脊柱创伤严重程度分层任务，开发集使用2015年1月至2018年12月的数据，测试集使用2019年1月至2019年12月的数据。对于不健康饮酒筛查任务，开发集使用2021年9月至2023年8月的数据，测试集使用2023年9月至2024年1月的数据。
  • 基线比较：与现有的最先进方法进行比较，包括ClinicalBERT [49]、LLaVA-Med [23]、交叉注意力融合方法 [54] 和混合专家机制融合方法 [55]。

实验结果

  • 性能提升：MoMA在所有测试集上均优于基线模型。例如，在胸部创伤严重程度分层任务中，MoMA的宏观F1分数接近0.85，微观F1分数超过0.90。在多任务胸部和脊柱创伤严重程度分层任务中，MoMA的宏观F1分数分别为0.845（胸部）和0.761（脊柱），微观F1分数分别为0.913（胸部）和0.883（脊柱）。在不健康饮酒筛查任务中，MoMA的AUROC约为0.75，AUPR接近0.50。
  • 亚组分析：MoMA在不同性别和种族亚组中均表现出色，且性能一致。例如，在胸部创伤严重程度分层任务中，MoMA在男性、女性、白人和非白人亚组中的宏观F1分数均高于基线模型。
  • 消融研究：通过移除非文本模态的输入进行的消融研究显示，MoMA的性能提升不仅归功于LLM的文本理解能力，还归功于其有效整合非文本模态的能力。例如，在胸部创伤严重程度分层任务中，移除胸部X光图像后，MoMA的宏观F1分数从0.834下降到0.778。

案例研究

论文还提供了具体的案例研究，展示了MoMA如何有效地整合非文本信息并生成准确的预测结果。例如，在一个案例中，胸部X光图像的专家代理识别出没有严重发现，使MoMA能够准确地将损伤分类为中度，而仅使用文本的方法错误地将其分类为严重。这突显了MoMA在利用关键放射学信息方面的优势。在另一个案例中，MoMA能够将临床笔记和实验室测量结果整合成一个简洁的摘要，从而提高预测的准确性和可解释性。

通过这些实验，论文证明了MoMA架构在处理多模态EHR数据时的有效性和灵活性，以及其在多种临床预测任务中的优越性能。

Authors: Jifan Gao, Mahmudur Rahman, John Caskey, Madeline Oguss, Ann O’Rourke, Randy Brown, Anne Stey, Anoop Mayampurath, Matthew M. Churpek, Guanhua Chen, Majid Afshar

Categories: cs.LG, cs.AI, cs.MA

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.05492v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.05492v1

Published: 2025-08-07T15:28:34Z

9. Towards Personalized Conversational Sales Agents: Contextual User Profiling for Strategic Action

Conversational Recommender Systems (CRSs)aim to engage users in dialogue to provide tailored recommendations. While traditional CRSs focus on eliciting preferences and retrieving items, real-world e-commerce interactions involve more complex decision-making, where users consider multiple factors beyond simple attributes. To capture this complexity, we introduce Conversational Sales (CSALES), a novel task that integrates preference elicitation, recommendation, and persuasion within a unified conversational framework. To support realistic and systematic evaluation, we present CSUSER, an evaluation protocol with LLM-based user simulator grounded in real-world behavioral data by modeling fine-grained user profiles for personalized interaction. We also propose CSI, a conversational sales agent that proactively infers contextual user profiles and strategically selects actions through conversation. Comprehensive experiments show that CSI significantly improves both recommendation success and persuasive effectiveness across diverse user profiles.

中文摘要

对话推荐系统（CRS）旨在通过对话与用户互动，以提供量身定制的推荐。虽然传统的CRS专注于获取用户偏好和检索物品，但现实世界的电子商务互动涉及更复杂的决策过程，用户需要考虑多于简单属性的多个因素。为捕捉这一复杂性，我们引入了对话销售（CSALES），这是一个新任务，将偏好获取、推荐和劝说整合到一个统一的对话框架中。为了支持现实和系统的评估，我们提出了CSUSER，这是一个评估协议，采用基于大型语言模型（LLM）的用户模拟器，基于现实世界行为数据建模细粒度用户资料，以实现个性化互动。我们还提出了CSI，一个能够主动推断上下文用户资料并通过对话战略性选择行动的对话销售代理。综合实验表明，CSI在不同用户资料中显著提高了推荐成功率和劝说效果。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决传统对话推荐系统（Conversational Recommender Systems, CRSs）在现实世界电子商务场景中功能不足的问题。具体而言，传统CRSs主要关注于询问用户偏好并推荐相关项目，但在复杂的购买决策过程中，用户会考虑多种因素，如长期偏好、即时意图、财务限制和个人动机等。因此，仅匹配用户偏好是不够的，系统还需要积极引导用户做出明智的购买决策，并通过有说服力的解释影响实际购买行为。

为了解决这一问题，论文提出了以下内容：

  1. Conversational Sales (CSALES) 任务：这是一个新的任务框架，将偏好引出（elicitation）、推荐和说服整合到一个统一的对话框架中，以更好地模拟现实世界中的电子商务决策过程。

  2. CSUSER 评估协议：这是一个基于真实世界行为数据的用户模拟框架，通过构建细粒度的用户画像来支持个性化交互，并用于评估CSALES任务的效果。这些画像包括用户的长期偏好、即时需求、个性特征等。

  3. CSI 对话销售代理：这是一个能够主动推断用户上下文画像并通过对话策略性选择行动的对话代理。CSI能够根据用户的画像信息，决定是进一步探索偏好还是进行说服，从而有效地与用户的复杂决策过程对齐。

总的来说，论文的目标是通过引入新的任务框架、评估协议和对话代理，提升对话推荐系统在现实世界电子商务场景中的效果，使其能够更好地理解和引导用户的购买决策。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与对话推荐系统（Conversational Recommender Systems, CRSs）和对话销售（Conversational Sales, CSALES）相关的研究领域。以下是一些主要的相关研究方向和具体工作：

对话推荐系统（Conversational Recommender Systems, CRSs）

  • 传统对话推荐系统：早期的CRSs主要关注于通过对话理解用户偏好并提供个性化推荐。例如，Christakopoulou等人（2016）提出了早期的对话推荐系统框架，强调通过多轮对话逐步细化用户需求。
  • 基于大型语言模型（LLM）的CRSs：随着大型语言模型的发展，研究开始利用LLM的强大推理能力来提升CRSs的性能。例如，Feng等人（2023a）和Li等人（2024a

Authors: Tongyoung Kim, Jeongeun Lee, Soojin Yoon, Sunghwan Kim, Dongha Lee

Categories: cs.IR, cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2504.08754v5.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2504.08754v5

Published: 2025-03-28T15:49:52Z

10. Agent Guide: A Simple Agent Behavioral Watermarking Framework

The increasing deployment of intelligent agents in digital ecosystems, such as social media platforms, has raised significant concerns about traceability and accountability, particularly in cybersecurity and digital content protection. Traditional large language model (LLM) watermarking techniques, which rely on token-level manipulations, are ill-suited for agents due to the challenges of behavior tokenization and information loss during behavior-to-action translation. To address these issues, we propose Agent Guide, a novel behavioral watermarking framework that embeds watermarks by guiding the agent’s high-level decisions (behavior) through probability biases, while preserving the naturalness of specific executions (action). Our approach decouples agent behavior into two levels, behavior (e.g., choosing to bookmark) and action (e.g., bookmarking with specific tags), and applies watermark-guided biases to the behavior probability distribution. We employ a z-statistic-based statistical analysis to detect the watermark, ensuring reliable extraction over multiple rounds. Experiments in a social media scenario with diverse agent profiles demonstrate that Agent Guide achieves effective watermark detection with a low false positive rate. Our framework provides a practical and robust solution for agent watermarking, with applications in identifying malicious agents and protecting proprietary agent systems.

中文摘要

在数字生态系统中（如社交媒体平台）智能代理的不断部署，引发了关于可追溯性和责任的重要担忧，尤其是在网络安全和数字内容保护方面。传统的大型语言模型（LLM）水印技术依赖于令牌级别的操控，这对于代理而言并不适用，因为在行为令牌化及行为到行动转换的过程中的信息损失问题。为了解决这些问题，我们提出了代理引导（Agent Guide），一种新颖的行为水印框架，通过概率偏置指导代理的高层决定（行为），嵌入水印，同时保持特定执行（行动）的自然性。我们的方法将代理行为分解为两个层次，行为（例如，选择书签）和行动（例如，带有特定标签的书签），并对行为概率分布应用水印引导偏置。我们使用基于z统计量的统计分析来检测水印，确保在多轮中可靠提取。在一个具有多样化代理配置文件的社交媒体场景中的实验表明，代理引导能够以低假阳性率有效检测水印。我们的框架为代理水印提供了一个实用且稳健的解决方案，应用于识别恶意代理和保护专有代理系统。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决智能代理（agents）在数字生态系统中的可追溯性和责任性问题，特别是在网络安全和数字内容保护领域。随着智能代理在社交媒体平台等数字生态系统中的广泛应用，它们的行为越来越难以与真实用户区分开来，这带来了以下挑战：

  1. 网络安全风险：恶意行为者可能会利用智能代理在社交媒体上冒充真实用户，发布误导性或欺诈性信息，操纵公众舆论，推广诈骗或传播虚假信息。这些行为难以检测和监管，因为智能代理的对话能力和行为模式高度逼真。

  2. 版权保护问题：企业投入大量资源训练专门的智能代理用于客户服务、内容审核或创意内容生成等应用，这些代理体现了有价值的知识和行为模式，属于知识产权。然而，一旦部署，这些代理容易被竞争对手未经授权复制或滥用，导致潜在的知识产权盗窃。

为了应对这些挑战，论文提出了一种新的行为水印框架 Agent Guide，专门针对智能代理的网络行为进行水印嵌入，以确保这些行为的可追溯性和责任性。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与智能代理和水印技术相关的研究领域，以下是主要的相关研究方向：

智能代理的进步

  • 代理平台模拟：研究如何使用智能代理在社交平台上模拟人类互动，例如Gao等人提出的S3框架，允许代理生成如发布、评论和分享等真实用户行为；Piao等人开发的AgentSociety模型，复制动态群体互动，达到前所未有的逼真度。
  • 代理辅助决策和任务自动化：例如Hong等人探索代理在自动化内容生成中的应用，通过引入人类工作流程和标准化操作程序（SOPs）解决复杂任务中的逻辑不一致和幻觉问题；Yu等人设计的FINMEM代理，帮助用户在动荡的金融市场中做出最优投资决策。

智能代理的水印技术

  • 训练数据水印：通过修改训练过程嵌入水印，例如Lau等人提出的在模型权重中嵌入稳健标记的方法。
  • 生成内容水印：在生成阶段嵌入水印，例如Kirchenbauer等人提出的通过修改token采样过程嵌入水印的方案；Guan等人在代码生成中嵌入多比特水印信息。

网络环境中的信息嵌入

  • 多媒体内容水印：如Cox等人提出的用于图像的稳健水印方案，广泛应用于数字版权管理。
  • 网络行为水印：例如Yang等人强调信息可以嵌入到多媒体内容和网络行为中，但这些方法并不直接适用于智能代理系统。

这些相关研究为Agent Guide框架的提出提供了背景和基础，Agent Guide框架通过在智能代理的高级决策（行为）中嵌入水印，解决了现有水印技术在智能代理行为可追溯性方面的不足。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文提出了一种名为 Agent Guide 的新型行为水印框架，通过引导智能代理的高级决策（行为）来嵌入水印，同时保持具体执行（动作）的自然性。以下是该框架解决智能代理行为可追溯性和责任性问题的具体方法：

1. 行为与动作的解耦

Agent Guide 将智能代理的行为分为两个层次：

  • 行为（Behavior）：高级决策，例如选择点赞、收藏或分享。
  • 动作（Action）：具体执行，例如用特定标签收藏帖子。

通过这种解耦，Agent Guide 在行为概率分布中嵌入水印，而不会影响动作的具体表现，从而确保动作的自然性。

2. 水印嵌入过程

Agent Guide 通过以下步骤在智能代理的行为中嵌入水印：

  • 获取行为概率列表：从行为概率生成模块获取初始行为概率分布 ( P_r = {p(b_1), p(b_2), \ldots, p(b_m)} )。
  • 添加水印引导的偏置并归一化：根据预定义的密钥 ( k ) 和当前轮数 ( r )，确定偏置强度 ( \gamma ) 和要引导的行为数量 ( n )。为了确保水印强度足够，引入最小水印强度 ( \gamma_{\min} ) 和最小行为列表大小 ( n_{\min} )。选择一个行为子集 ( B_g \subseteq B )，并对这些行为的概率增加偏置： [ p’(b_i) = p(b_i) + \gamma \cdot p(b_i) \quad \text{for} \quad b_i \in B_g ] 对于 ( b_i \notin B_g )，保持 ( p’(b_i) = p(b_i) )。然后对更新后的概率分布 ( P’r ) 进行归一化，确保总和为1： [ p’’(b_i) = \frac{p’(b_i)}{\sum{j=1}^m p’(b_j)} ]
  • 按概率随机选择行为：根据更新后的概率分布 ( P’’_r )，随机选择一个行为 ( b^* )。

3. 水印检测

Agent Guide 使用基于z统计量的统计方法来检测嵌入的水印。具体步骤如下：

  • 假设检验：假设 ( X ) 是在 ( N ) 轮中，代理选择的行为 ( b^* ) 落入引导子集 ( B_g ) 的次数。在零假设 ( H_0 )（没有水印）下，选择 ( B_g ) 中行为的期望概率为 ( p_0 = \frac{|B_g|}{|B|} )，且 ( X ) 服从二项分布 ( X \sim \text{Binomial}(N, p_0) )。期望选择次数为 ( \mu_0 = N \cdot p_0 )，标准差为 ( \sigma_0 = \sqrt{N \cdot p_0 \cdot (1 - p_0)} )。
  • 计算z统计量： [ z = \frac{X - \mu_0}{\sigma_0} ]
  • 阈值判断：如果 ( z > \tau )（例如，对应于显著性水平 ( \alpha = 0.05 ) 的阈值 ( \tau = 2 )），则拒绝 ( H_0 )，确认水印的存在。

4. 实验验证

论文通过在社交媒体场景中的实验验证了Agent Guide的有效性和鲁棒性。实验涉及多种代理配置文件，包括不同的活动水平（活跃、不活跃）和情绪状态（平静、快乐、悲伤）。结果表明，Agent Guide能够有效地嵌入和检测水印，具有低误报率，并且在不同代理配置文件下表现一致。

5. 实际应用

Agent Guide 提供了一种实用且稳健的解决方案，适用于以下应用场景：

  • 网络安全：识别和追踪恶意代理，例如检测传播虚假信息的代理。
  • 版权保护：保护专有代理系统，防止未经授权的复制或滥用。
  • 合规性：确保代理行为符合金融、医疗等受监管行业的规定。

通过这些方法，Agent Guide 有效地解决了智能代理行为的可追溯性和责任性问题，为数字生态系统中的智能代理提供了可靠的身份验证和行为追踪机制。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文通过一系列实验验证了 Agent Guide 框架在社交媒体场景中的有效性和鲁棒性。以下是实验的具体内容和结果：

1. 实验设置

1.1 数据集和场景

  • 行为列表：预定义的行为列表 ( B ) 包括六种高级行为：{“点赞”，“收藏”，“分享”，“评论”，“浏览”，“下载”}。
  • 交互轮数：每个代理的交互模拟为 ( N = 50 ) 轮。
  • 实验重复：实验重复两次以确保结果的一致性。
  • 水印参数：使用固定密钥 ( k = 2025 )，最小水印强度 ( \gamma_{\min} = 0.5 )，最小行为列表大小 ( n_{\min} = 3 )。
  • z统计量阈值：设置为 ( \tau = 2 )，对应于显著性水平 ( \alpha = 0.05 )。

1.2 代理配置文件

为了评估 Agent Guide 在不同行为模式下的鲁棒性，定义了六种类型的代理，基于两个维度：活动水平（活跃、不活跃）和情绪状态（平静、快乐、悲伤）。每种配置文件的具体描述如下表所示：

配置文件

描述

活跃 + 平静

一个活跃的社交媒体用户，喜欢浏览、收藏、分享和评论各种内容，但始终保持冷静和理性的态度。

活跃 + 快乐

一个充满活力的社交媒体用户，总是以快乐的心情探索世界，热衷于分享生活中的美好时刻。

活跃 + 悲伤

一个活跃但情绪敏感的社交媒体用户，经常在社交平台上浏览、分享内容并表达自己的情感。

不活跃 + 平静

一个低调的社交媒体用户，很少发布或参与讨论，更倾向于安静地观察。

不活跃 + 快乐

一个不太活跃但快乐的社交媒体用户，很少发布内容，但偶尔会浏览轻松有趣的内容。

不活跃 + 悲伤

一个安静且忧郁的社交媒体用户，很少在社交平台上发言，通常只是默默地浏览。

1.3 评估指标

  • 水印检测有效性：通过z统计量来衡量，z统计量值超过阈值 ( \tau = 2 ) 表示成功检测到水印。
  • 误报率（False Positive Rate, FPR）：在零假设 ( H_0 ) 下，错误检测到水印的概率，即非水印代理的z统计量超过阈值的比例。

2. 实验结果

2.1 水印检测有效性

实验结果表明，水印代理的z统计量值在所有配置文件和轮次中均超过了阈值 ( \tau = 2 )，证明了 Agent Guide 在嵌入可检测水印方面的有效性。例如：

  • 活跃 + 平静 配置文件的平均z统计量为 4.53。
  • 不活跃 + 快乐 配置文件的平均z统计量为 4.24。
  • 最高的平均z统计量出现在 活跃 + 悲伤 配置文件中，为 4.67。

2.2 误报率

非水印代理的z统计量值均低于阈值 ( \tau = 2 )，表明误报率较低。例如：

  • 活跃 + 平静 配置文件的非水印代理平均z统计量为 0.71。
  • 最高的平均z统计量为 1.13（不活跃 + 快乐 和 不活跃 + 悲伤 配置文件），仍远低于阈值。
  • 所有配置文件的非水印代理z统计量范围从 0.28 到 1.41，整体平均误报率低于 5%，与设定的显著性水平 ( \alpha = 0.05 ) 一致。

2.3 代理配置文件的影响

实验结果还揭示了不同代理配置文件对水印检测的影响：

  • 活动水平：活跃代理（如 活跃 + 平静、活跃 + 快乐、活跃 + 悲伤）通常具有更高的z统计量值（平均 4.53 到 4.67），表明水印引导的偏置对活跃代理的行为模式影响更大。
  • 情绪状态：情绪状态（平静、快乐、悲伤）对z统计量的影响较小，相同活动水平下的不同情绪状态的z统计量值相似。

3. 讨论

实验结果证实了 Agent Guide 在不同代理配置文件下能够有效地嵌入和检测水印，具有低误报率。这使得 Agent Guide 适用于实际应用，如在网络安全场景中识别恶意代理或在数字内容保护中保护专有代理系统。此外，该框架对不同行为模式的适应性表明了其在实际部署中的潜力。然而，未来的工作可以进一步探索在不同场景下动作的自然性，以及在面对对抗性攻击时水印检测的鲁棒性。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文提出了 Agent Guide 框架，用于智能代理的行为水印嵌入和检测，并通过实验验证了其有效性和鲁棒性。然而，仍有一些可以进一步探索的方向，以完善和扩展该框架的应用范围和性能。以下是一些潜在的研究方向：

1. 动作的自然性评估

  • 用户研究：通过用户研究来评估水印嵌入后动作的自然性。例如，可以邀请真实用户与嵌入水印的代理进行交互，评估他们是否能够察觉到异常行为。
  • 语义分析：使用自然语言处理技术对生成的动作进行语义分析，确保这些动作在语义上与上下文一致且自然。

2. 框架的扩展应用

  • 其他领域：将 Agent Guide 框架扩展到其他领域，如金融、医疗保健等。在这些领域中，代理的行为可能具有不同的特征和要求，需要调整水印嵌入和检测策略。
  • 多代理系统：研究在多代理系统中如何有效地嵌入和检测水印，特别是在代理之间存在交互和协作的情况下。

3. 对抗性攻击的鲁棒性

  • 攻击模拟：模拟各种对抗性攻击，如恶意代理试图篡改或掩盖水印，评估 Agent Guide 在这些情况下的鲁棒性。
  • 防御机制：开发相应的防御机制，以增强水印检测的鲁棒性。例如，可以研究如何动态调整水印嵌入策略以应对攻击。

4. 参数优化

  • 水印强度和行为列表大小：进一步研究不同水印强度 ( \gamma ) 和行为列表大小 ( n ) 对检测性能的影响，以找到最优的参数设置。
  • 自适应策略：开发自适应的水印嵌入策略，根据代理的行为模式和环境动态调整水印参数。

5. 实时性与效率

  • 实时检测：研究如何在实时环境中高效地检测水印，特别是在代理行为频繁且快速变化的情况下。
  • 计算效率：优化水印嵌入和检测算法的计算效率，以减少对代理性能的影响。

6. 法律和伦理问题

  • 法律合规性：研究水印技术在不同法律框架下的合规性，特别是在隐私保护和数据安全方面。
  • 伦理考量：探讨水印技术在伦理上的影响，例如如何确保水印嵌入不会被滥用，以及如何保护用户免受潜在的隐私侵犯。

7. 多模态行为水印

  • 多模态行为：研究如何在多模态行为（如文本、图像、视频等）中嵌入和检测水印，以应对更复杂的代理行为和应用场景。

通过这些进一步的研究方向，可以增强 Agent Guide 框架的实用性和可靠性，使其能够更好地应对智能代理在数字生态系统中的可追溯性和责任性问题。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 这篇论文的主要内容可以概括为以下几个关键点：

研究背景与问题

  • 智能代理的广泛应用：随着大型语言模型（LLMs）的发展，智能代理在社交媒体平台等数字生态系统中的应用越来越广泛，能够模拟人类行为并执行复杂任务。
  • 可追溯性和责任性问题：智能代理的行为难以与真实用户区分，这带来了网络安全风险（如虚假信息传播）和版权保护问题（如未经授权的代理复制和滥用）。因此，需要一种机制来确保智能代理行为的可追溯性和责任性。

研究目标

  • 行为水印框架：提出一种新的行为水印框架 Agent Guide，通过在智能代理的高级决策（行为）中嵌入水印，解决现有水印技术在智能代理行为可追溯性方面的不足。

方法

  • 行为与动作的解耦：将智能代理的行为分为高级决策（行为）和具体执行（动作），在行为概率分布中嵌入水印，而不影响动作的具体表现。
  • 水印嵌入过程：通过引导智能代理的行为概率分布来嵌入水印，具体步骤包括获取行为概率列表、添加水印引导的偏置并归一化、按概率随机选择行为。
  • 水印检测：使用基于z统计量的统计方法来检测嵌入的水印，通过假设检验确定智能代理的行为是否受到水印引导。

实验

  • 实验设置：在社交媒体场景中模拟智能代理的交互，定义了六种不同类型的代理配置文件，基于活动水平（活跃、不活跃）和情绪状态（平静、快乐、悲伤）。
  • 评估指标：使用z统计量来衡量水印检测的有效性，以及误报率（False Positive Rate, FPR）来评估系统的特异性。
  • 实验结果：水印代理的z统计量值在所有配置文件和轮次中均超过了阈值，表明水印嵌入和检测的有效性。非水印代理的z统计量值低于阈值，误报率低于5%，与设定的显著性水平一致。

结论

  • 框架的有效性：Agent Guide 框架能够有效地嵌入和检测水印，具有低误报率，并且在不同代理配置文件下表现一致，适用于实际应用。
  • 未来工作：进一步研究动作的自然性评估、框架的扩展应用、对抗性攻击的鲁棒性、参数优化、实时性与效率、法律和伦理问题等方向，以完善和扩展该框架的应用范围和性能。

总体而言，这篇论文提出了一种创新的行为水印框架 Agent Guide，通过在智能代理的高级决策中嵌入水印，解决了智能代理行为的可追溯性和责任性问题，并通过实验验证了其有效性和鲁棒性。

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: Kaibo Huang, Zipei Zhang, Zhongliang Yang, Linna Zhou

Categories: cs.AI, K.6.5

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2504.05871v2.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2504.05871v2

Published: 2025-04-08T09:54:49Z

AI Domain Papers

1. Towards Generalizable Safety in Crowd Navigation via Conformal Uncertainty Handling

Mobile robots navigating in crowds trained using reinforcement learning are known to suffer performance degradation when faced with out-of-distribution scenarios. We propose that by properly accounting for the uncertainties of pedestrians, a robot can learn safe navigation policies that are robust to distribution shifts. Our method augments agent observations with prediction uncertainty estimates generated by adaptive conformal inference, and it uses these estimates to guide the agent’s behavior through constrained reinforcement learning. The system helps regulate the agent’s actions and enables it to adapt to distribution shifts. In the in-distribution setting, our approach achieves a 96.93% success rate, which is over 8.80% higher than the previous state-of-the-art baselines with over 3.72 times fewer collisions and 2.43 times fewer intrusions into ground-truth human future trajectories. In three out-of-distribution scenarios, our method shows much stronger robustness when facing distribution shifts in velocity variations, policy changes, and transitions from individual to group dynamics. We deploy our method on a real robot, and experiments show that the robot makes safe and robust decisions when interacting with both sparse and dense crowds. Our code and videos are available on https://gen-safe-nav.github.io/.

中文摘要

通过强化学习训练的在拥挤人群中导航的移动机器人在面对分布外场景时已知会出现性能下降。我们提出通过适当考虑行人的不确定性，机器人可以学习到对分布变化具有鲁棒性的安全导航策略。我们的方法通过自适应保守推断生成的预测不确定性估计增强代理观测，并使用这些估计通过约束强化学习引导代理的行为。该系统有助于调节代理的动作并使其能够适应分布变化。在分布内的设置中，我们的方法实现了96.93%的成功率，比以前的最先进基线高出8.80%，且碰撞次数减少了3.72倍，侵入真实人类未来轨迹的次数减少了2.43倍。在三个分布外场景中，我们的方法在面对速度变化、策略变化以及从个体到群体动态的过渡时表现出更强大的鲁棒性。我们将方法部署在真实机器人上，实验表明该机器人在与稀疏和密集人群互动时能够做出安全和稳健的决策。我们的代码和视频可在 https://gen-safe-nav.github.io/ 获取。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决在人群导航中，移动机器人在面对分布外（Out-of-Distribution，OOD）场景时性能下降的问题。具体来说，论文关注以下几个关键问题：

  1. 强化学习方法在人群导航中的局限性：现有的基于强化学习（Reinforcement Learning，RL）的机器人导航方法在训练分布内（in-distribution）表现良好，但在面对分布外场景时，如人群速度变化、行为策略改变或从个体到群体动态的转变，性能会显著下降。这表明现有方法存在过拟合问题，难以泛化到多样的人群动态中。

  2. 预测不确定性对决策的影响：以往的研究表明，将人类轨迹预测纳入机器人观察可以辅助决策，但这种预测可能加剧过拟合问题，因为现实世界中的人类动态复杂且难以在模拟环境或数据集中完全捕捉。不准确的预测可能会严重误导机器人决策，尤其是当机器人高度依赖这些预测来确定行动时。

  3. 缺乏系统性的预测误差处理：现有方法缺乏一种系统性的方法来处理预测误差，以提高策略的泛化能力。论文提出通过量化人类轨迹预测中的不确定性，并将其纳入决策算法中，可以减轻RL方法在人群导航中的过拟合问题。

  4. 提高机器人在人群中的安全性和泛化能力：论文的目标是开发一种能够动态适应人群动态变化的导航方法，使机器人能够在保持高成功率的同时，显著减少碰撞和对人类未来轨迹的侵入，从而在各种人群环境中实现安全、稳健的导航。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与人群导航、强化学习、不确定性处理和规划相关的研究工作。以下是这些相关研究的分类和简要介绍：

人群导航

  • 规则基方法（Rule-based methods）：

    • Social Force (SF) [6]：基于社会力模型，模拟人类之间的相互作用力来实现避碰。
    • Optimal Reciprocal Collision Avoidance (ORCA) [5]：一种经典的避碰算法，通过计算速度障碍来避免碰撞。

  • 基于优化的方法（Optimization-based methods）：

    • Model Predictive Control (MPC) [7, 8, 9, 10]：通过优化控制序列来实现动态环境中的轨迹规划。

  • 强化学习方法（Reinforcement Learning methods）：

    • SafeCrowdNav [23]：一种基于强化学习的安全人群导航方法。
    • CrowdNav++ [21]：一种结合注意力机制的强化学习方法，用于人群导航。

  • 混合系统（Hybrid systems）：

    • 这些系统结合了优化器和学习策略，利用优化器生成参考路径，学习策略进行必要的调整 [15, 16]。

规划中的不确定性处理

  • 基于优化和搜索的方法：

    • 这些方法将感知和预测中的不确定性量化集成到各种控制器中，支持添加约束或安全防护，允许显式管理不确定性 [42, 43, 44, 45, 46]。

  • 强化学习中的不确定性处理：

    • Conformal Policy Learning [47]：通过共形预测（Conformal Prediction）为强化学习提供不确定性感知的策略。
    • Uncertainty-aware DRL [48]：一种用于自动驾驶车辆人群导航的不确定性感知深度强化学习方法。
    • Conformal Predictive Safety Filter [49]：一种用于动态环境中强化学习控制器的安全过滤器。

人类轨迹预测

  • 规则基预测模型（Rule-based prediction models）：

    • Constant Velocity (CV) predictor [50]：基于当前速度的简单预测模型。

  • 基于学习的预测模型（Learning-based prediction models）：

    • Gumbel Social Transformer (GST) predictor [51]：一种用于高效编码行人特征的预测模型，适应高密度人群环境。

适应性共形推断（Adaptive Conformal Inference）

  • Adaptive Conformal Inference (ACI) [30, 31]：一种动态调整参数以维持覆盖概率的在线共形推断方法，能够适应分布变化。
  • Dynamically-tuned Adaptive Conformal Inference (DtACI) [31]：通过同时运行多个预测误差估计器，自适应选择最佳输出，进一步提升ACI的性能。

这些相关研究为本文提出的结合共形不确定性处理的强化学习框架提供了理论基础和技术支持。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下步骤解决在人群导航中机器人在分布外（Out-of-Distribution，OOD）场景下性能下降的问题：

1. 量化预测不确定性

论文引入了**适应性共形推断（Adaptive Conformal Inference，ACI）**来量化人类轨迹预测的不确定性。ACI通过为每个预测的人类轨迹生成一个预测集合，该集合以用户定义的覆盖概率包含真实未来位置。与传统共形方法不同，ACI能够在线更新其校准，从而快速适应底层人群动态的变化。

2. 增强强化学习框架

论文采用**约束强化学习（Constrained Reinforcement Learning，CRL）**来增强决策系统的可控性。CRL通过引入成本约束来指导学习过程和代理的行为。具体来说，论文设计了一个与物理信息和预测不确定性相关的成本函数，并通过CRL优化过程，使代理在满足成本约束的同时最大化奖励。

3. 结合注意力机制的策略网络

论文设计了一个包含人类-人类（H-H）和人类-机器人（H-R）注意力机制的策略网络。该网络能够处理人类之间的交互以及人类与机器人之间的交互。通过将预测不确定性与预测轨迹结合，策略网络能够更好地考虑预测不确定性，从而在决策过程中生成更稳健的动作。

4. 动态调整成本限制

论文通过动态调整成本限制来平衡安全性和效率。成本限制参数可以根据不同的部署场景进行调整，以实现更保守或更激进的导航策略。较低的成本限制会导致更安全但效率较低的路径，而较高的成本限制则允许机器人采取更激进的行动，从而提高效率但可能牺牲一定的安全性。

5. 实验验证

论文通过广泛的模拟实验和真实机器人实验验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，该方法在分布内（in-distribution）和分布外（Out-of-Distribution）场景下均表现出色，显著提高了成功率，减少了碰撞次数，并降低了对人类未来轨迹的侵入。

具体实现步骤

  1. 预测人类轨迹：使用两种不同的轨迹预测器（CV和GST）来生成人类的未来轨迹。
  2. 量化不确定性：利用ACI为每个预测步骤生成预测不确定性估计。
  3. 构建策略网络：将预测轨迹和不确定性估计输入到包含注意力机制的策略网络中，处理人类之间的交互和人类与机器人之间的交互。
  4. 优化策略：通过CRL优化策略网络，确保在满足成本约束的同时最大化奖励。
  5. 动态调整成本限制：根据不同的部署需求调整成本限制，以平衡安全性和效率。
  6. 实验验证：在模拟环境中进行广泛的测试，并在真实机器人上进行部署，验证方法的有效性和泛化能力。

通过上述步骤，论文提出的方法能够有效应对人群导航中的分布外场景，提高机器人在复杂动态环境中的安全性和泛化能力。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文进行了广泛的实验，包括模拟实验和真实机器人实验，以验证所提出方法的有效性和泛化能力。以下是实验的具体内容和结果：

模拟实验

1. 实验设置

  • 环境：使用CrowdNav [39]模拟环境，包含20个动态人类和1个机器人，场景为12m×12m的区域。
  • 评价指标：成功率（SR）、碰撞率（CR）、超时率（TR）、导航时间（NT）、路径长度（PL）、侵入时间比率（ITR）和社会距离（SD）。
  • 基线方法：包括Social Force (SF) [6]、Optimal Reciprocal Collision Avoidance (ORCA) [5]、Model Predictive Control (MPC)、SafeCrowdNav [23]和CrowdNav++ [21]。
  • 消融模型：RL (w/o ACI)和RL (w/ ACI)，分别表示不使用ACI和使用ACI但不使用CRL的模型。

2. 分布内（In-Distribution）测试结果

  • 结果：所提出的方法（Ours (w/ CV)和Ours (w/ GST)）在成功率（SR）上分别比基线方法高出8.80%以上，碰撞率（CR）减少了3.72倍以上，侵入时间比率（ITR）减少了2.43倍以上。具体数值如下表所示：

    方法

    SR↑

    CR↓

    TR↓

    NT↓

    PL↓

    ITR↓

    SD↑

    Ours (w/ CV)

    96.03±1.14%

    3.73±1.24%

    0.24±0.24%

    17.88±0.60

    24.51±0.76

    2.40±0.22%

    0.45±0.00

    Ours (w/ GST)

    96.93±0.68%

    2.93±0.61%

    0.13±0.12%

    17.54±0.86

    24.27±0.85

    2.72±0.16%

    0.44±0.00

3. 分布外（Out-of-Distribution）测试结果

  • 场景1：匆忙的人群（Rushing Humans）：20%的人类以2.0 m/s的最大速度移动。
    • 结果：Ours (w/ CV)和Ours (w/ GST)的成功率下降幅度较小，分别为8.96%和9.76%，而其他方法的成功率下降幅度更大。
  • 场景2：不同行为模型（SF Pedestrian Model）：将所有人类的行为模型从ORCA改为SF。
    • 结果：Ours (w/ CV)和Ours (w/ GST)在成功率、碰撞率和超时率方面几乎达到了完美表现。
  • 场景3：群体动态（Groups）：人类聚集成紧密的群体。
    • 结果：Ours (w/ CV)和Ours (w/ GST)保持了94%以上的成功率和6%以下的碰撞率，而其他方法的成功率显著下降。

真实机器人实验

  • 机器人平台：使用ROSMASTER X3机器人，配备Mecanum轮，通过ROS2系统连接到带有NVIDIA RTX 3070 GPU的笔记本电脑。
  • 传感器：使用6 Hz的RPLIDAR-A1激光雷达进行人类检测，通过预训练的DR-SPAAM模型 [55]进行人类检测，使用SORT [56]进行跟踪，GST模型进行轨迹预测。
  • 实验模式：
    • 固定目标模式：机器人导航到预设的目标点。
    • 长距离导航模式：目标动态更新，使机器人能够导航超过训练时的最大距离。
  • 结果：机器人在稀疏和密集的人群中都能做出安全、稳健的决策。具体场景包括：
    • 不确定性可视化：机器人能够动态调整预测不确定性区域，以适应不同的人类行为。
    • 让行行为：机器人在与人类交互时表现出稳定的让行行为。
    • 目标到达模式：机器人在密集人群中成功到达目标。
    • 长距离导航模式：机器人能够导航超过20米的距离，表现出良好的避障能力。

实验总结

论文通过模拟实验和真实机器人实验验证了所提出方法在分布内和分布外场景下的有效性和泛化能力。实验结果表明，该方法在成功率、碰撞率和侵入时间比率等关键指标上均优于现有的基线方法，并且在真实机器人上表现出良好的适应性和安全性。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文在人群导航中提出了一个结合共形不确定性处理的强化学习框架，尽管取得了显著的成果，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. 处理更复杂的静态障碍

  • 问题：当前方法主要关注动态人群环境中的导航，对于静态障碍的处理能力有限。在实际应用中，机器人需要同时处理动态人群和静态障碍。
  • 探索方向：可以将SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术与当前方法结合，使机器人能够实时构建环境地图并处理静态障碍。此外，可以探索多模态感知技术，如将激光雷达和摄像头数据融合，以更全面地感知环境。

2. 提高感知系统的鲁棒性

  • 问题：当前感知系统依赖于2D激光雷达，存在对光照条件敏感、容易漏检等问题。
  • 探索方向：可以引入更先进的传感器，如3D激光雷达或深度相机，以提高检测精度。同时，可以探索传感器融合技术，结合多种传感器的优势，提高感知系统的鲁棒性。

3. 进一步提高泛化能力

  • 问题：尽管当前方法在多种分布外场景下表现出色，但仍然存在进一步提高泛化能力的空间。
  • 探索方向：可以探索更复杂的人群行为模型，如考虑人类之间的社交互动和群体行为。此外，可以尝试使用更大的模型（如大型语言模型LLM或视觉语言模型VLM）来提高模型的泛化能力，尽管这可能会增加计算负担。

4. 实时性能优化

  • 问题：当前方法在真实机器人上的计算时间虽然满足要求，但仍有优化空间，特别是在轨迹预测和不确定性量化模块。
  • 探索方向：可以探索更高效的算法实现，如将某些模块从Python转换为C++，以减少计算时间。此外，可以优化模型结构，减少不必要的计算，提高实时性能。

5. 大规模真实世界实验

  • 问题：当前真实机器人实验主要在有限的场景下进行，缺乏大规模真实世界实验的验证。
  • 探索方向：可以在更复杂和多样化的环境中进行大规模实验，如室内公共场所、室外广场等。同时，可以引入更多的性能指标，如干预率（intervention rate），以更全面地评估方法的有效性。

6. 多机器人协同导航

  • 问题：当前研究主要集中在单机器人导航，但在实际应用中，多机器人协同导航也是一个重要的研究方向。
  • 探索方向：可以探索多机器人之间的通信和协调机制，使多个机器人能够协同工作，共同完成任务。此外，可以研究多机器人系统中的安全性和效率优化问题。

7. 人机交互和用户体验

  • 问题：当前研究主要关注机器人的导航性能，但人机交互和用户体验也是重要的研究方向。
  • 探索方向：可以研究如何设计更自然和直观的人机交互界面，使人类能够更方便地与机器人交互。此外，可以探索如何优化机器人的行为，使其更符合人类的期望和习惯。

8. 长期自主导航

  • 问题：当前实验主要集中在短期导航任务，但长期自主导航也是一个重要的研究方向。
  • 探索方向：可以研究如何使机器人能够在长时间内自主导航，包括自动充电、任务规划和环境变化适应等。此外，可以探索如何优化机器人的能源管理和维护策略，以提高其长期运行的可靠性。

这些方向不仅可以进一步提高机器人在人群导航中的性能和泛化能力，还可以推动机器人技术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:

Authors: Jianpeng Yao, Xiaopan Zhang, Yu Xia, Zejin Wang, Amit K. Roy-Chowdhury, Jiachen Li

Categories: cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG, cs.SY, eess.SY

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.05634v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.05634v1

Published: 2025-08-07T17:59:43Z

2. Diffusion Beats Autoregressive in Data-Constrained Settings

Autoregressive (AR) models have long dominated the landscape of large language models, driving progress across a wide range of tasks. Recently, diffusion-based language models have emerged as a promising alternative, though their advantages over AR models remain underexplored. In this paper, we systematically study masked diffusion models in data-constrained settings-where training involves repeated passes over limited data-and find that they significantly outperform AR models when compute is abundant but data is scarce. Diffusion models make better use of repeated data, achieving lower validation loss and superior downstream performance. We interpret this advantage as implicit data augmentation: masked diffusion exposes the model to a diverse distribution of token orderings and prediction tasks, unlike AR’s fixed left-to-right factorization. We find new scaling laws for diffusion models and derive a closed-form expression for the critical compute threshold at which diffusion begins to outperform AR. These results suggest that when data, not compute, is the bottleneck, diffusion models offer a compelling alternative to the standard AR paradigm. Our code is available at: https://diffusion-scaling.github.io.

中文摘要

自回归（AR）模型长期主导着大型语言模型的领域，推动了各种任务的进展。最近，基于扩散的语言模型作为一种有前途的替代方案出现，尽管它们相较于AR模型的优势尚未得到充分探索。本文系统地研究了数据受限环境下的掩蔽扩散模型——在这些环境中，训练涉及对有限数据的多次遍历——并发现当计算资源丰富但数据匮乏时，它们显著优于AR模型。扩散模型更好地利用重复数据，实现了更低的验证损失和更优秀的下游性能。我们将这种优势解释为隐式数据增强：掩蔽扩散使模型接触到多种不同的标记顺序和预测任务，而与AR的固定左到右因子化不同。我们发现扩散模型的新尺度规律，并推导出了扩散开始优于AR的临界计算阈值的封闭形式表达。这些结果表明，在数据而非计算成为瓶颈时，扩散模型提供了一个有吸引力的替代标准AR范式的方案。我们的代码可在以下网址获得：https://diffusion-scaling.github.io.

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在数据受限的情况下，扩散模型（Diffusion Models）和自回归模型（Autoregressive Models，AR）在语言模型中的性能比较，以及扩散模型是否能在数据稀缺但计算资源充足的情况下提供更好的性能。

具体来说，论文关注以下几个核心问题：

  1. 数据受限环境下的模型性能：在数据受限的环境中，模型需要通过多次遍历有限的数据集来训练。这种情况下，模型如何有效地利用重复数据变得至关重要。论文旨在研究扩散模型是否比传统的自回归模型更擅长在这种环境下利用数据。

  2. 扩散模型与自回归模型的比较：尽管自回归模型在单次遍历数据时表现出色，但扩散模型在多次遍历数据时是否能够超越自回归模型，尤其是在计算资源充足的情况下。

  3. 扩散模型的数据效率：扩散模型通过随机掩码（masking）和去噪（denoising）的方式训练，这是否可以被视为一种隐式的数据增强，从而提高模型对有限数据的利用效率。

  4. 计算资源与数据的权衡：在计算资源充足但数据稀缺的情况下，扩散模型是否是一个更优的选择。论文试图找到一个临界计算阈值（Critical Compute Point），在这个点上扩散模型开始优于自回归模型。

  5. 下游任务的性能：扩散模型在验证损失（validation loss）上的优势是否能够转化为下游任务（如问答、阅读理解等）上的性能提升。

通过系统的研究和实验，论文试图为这些问题提供答案，并为未来在数据受限环境下的语言模型开发提供指导。

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，以下是这些相关研究的详细信息：

深度学习在数据受限环境中的研究

  • Muennighoff et al. [24]：研究了自回归（AR）模型在数据受限环境下的表现，展示了即使在数据重复使用的情况下，通过多次训练（最多4个epoch），AR模型的性能几乎可以与使用新鲜数据时相当。这为提高数据效率提供了一种有效的策略。
  • Villalobos et al. [45]：对全球公开可用的人类生成数据的供应进行了预测，估计到2028年这些数据可能会耗尽，这凸显了数据瓶颈对进一步扩展的严重阻碍。
  • 计算机视觉中的数据增强：在计算机视觉领域，多epoch训练和积极的数据增强（如随机裁剪、翻转和颜色抖动）已被广泛采用，以扩大有效数据集规模并提高泛化能力，尤其是在分类和检测等判别性任务中。

扩散模型在语言建模中的应用

  • Ho et al. [13]：最初为图像生成开发了扩散模型，这些模型通过逐步添加噪声然后学习去除噪声来生成数据。
  • Austin et al. [2]：将扩散模型适应于文本，提出了离散扩散模型，通过在前向过程中注入高斯噪声或用伯努利分布等采样的噪声替换标记来实现。
  • Nie et al. [25]：提供了扩散模型的扩展定律分析，表明扩散模型遵循与AR模型类似的幂律趋势，但在单次训练下可能需要多达16倍的计算量。
  • Swerdlow et al. [42]：在包含图像和文本的多模态数据上发现了类似的趋势，但这些评估仅限于单次训练，没有考察数据受限的多epoch训练，这正是本研究的重点。
  • LLaDA [26]：将掩码扩散模型扩展到8B参数，并在预训练和指令调整评估中实现了与LLaMA3-8B相似的结果。

自回归模型

  • Brown et al. [4]：展示了大型自回归语言模型在多种任务上的少样本学习能力，推动了大型语言模型的发展。
  • Kaplan et al. [18]：提出了经典的扩展定律，将验证损失建模为总参数和训练标记的函数，假设所有数据都是唯一的。这些定律在指导语言模型的计算最优训练中发挥了重要作用。

数据受限设置中的扩展框架

  • Muennighoff et al. [24]：扩展了Chinchilla框架，明确考虑了重复数据，提出了一个新的扩展定律，将衰减的效用纳入了重复标记的考虑。他们引入了有效唯一数据大小 (D’)，并提出了一个修改后的Chinchilla风格的损失函数，该函数结合了这些有效数量 (N’) 和 (D’)。

这些相关研究为本文提供了背景和基础，使得作者能够系统地研究掩码扩散模型在数据受限环境下的表现，并与自回归模型进行比较。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下方法来解决在数据受限环境下扩散模型（Diffusion Models）与自回归模型（Autoregressive Models，AR）性能比较的问题：

1. 实验设计

  • 数据集选择：使用英文C4语料库，采用GPT-2 BPE词汇表进行分词，并将序列长度固定为2048个标记。实验中考虑了三种独特的标记预算：25M、50M和100M标记。
  • 模型训练：训练了总共200个模型，包括100个扩散模型和100个自回归模型。这些模型的参数规模从7M到2.5B不等，训练的epoch数量从1到800不等，总共使用了80B标记。
  • 超参数设置：采用Muennighoff等人[24]提出的超参数配置，包括批量大小、优化器、学习率调度等。

2. 性能比较

  • 验证损失（Validation Loss）：通过比较两种模型在不同计算预算下的验证损失，来评估它们的性能。结果表明，在单次训练时，自回归模型表现更好，但在多次训练（重复数据）时，扩散模型能够持续改进并最终超越自回归模型。
  • 参数与epoch的权衡：分析了模型参数和训练epoch之间的权衡。扩散模型在高epoch数量下表现更好，而自回归模型在高epoch数量下开始过拟合。

3. 扩展定律拟合

  • 扩展定律框架：采用Muennighoff等人[24]提出的扩展定律框架，考虑了独特数据量、模型参数和训练epoch数量对模型性能的影响。
  • 拟合扩展定律：通过实验数据拟合了扩散模型和自回归模型的扩展定律，提取了关键参数，如数据重复的有效半衰期 (R^*_D) 和最优模型大小 (R^*_N)。结果表明，扩散模型的数据重复有效半衰期远高于自回归模型，表明扩散模型能够从重复数据中获得更多价值。

4. 临界计算阈值

  • 临界计算点：定义了临界计算点 (C_{\text{crit}}(U))，即扩散模型和自回归模型性能相等的计算量。通过扩展定律，推导出了临界计算点的闭式表达式，该表达式与独特标记数量 (U) 的幂律关系为 (C_{\text{crit}}(U) \propto U^{2.174})。

5. 下游任务评估

  • 下游任务性能：评估了在数据受限环境下训练的最佳扩散模型和自回归模型在多种下游任务上的表现。结果表明，扩散模型在下游任务上的性能优于自回归模型，验证了扩散模型在验证损失上的优势能够转化为实际的泛化能力。

6. 讨论与假设

  • 扩散模型的优势：论文假设扩散模型的优势来自于其随机掩码过程，这可以被视为一种数据增强技术，使模型能够从每个训练样本中提取更丰富的信号，从而提高数据效率。
  • 自回归模型的计算效率：论文假设自回归模型的计算效率更高，因为它们在固定的左到右顺序上进行训练，允许每个梯度更新都强化相同的预测任务，而扩散模型需要泛化到许多随机的标记顺序。

通过这些方法，论文系统地研究了扩散模型和自回归模型在数据受限环境下的性能，并揭示了扩散模型在数据稀缺但计算资源充足的情况下的优势。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验来比较扩散模型（Diffusion Models）和自回归模型（Autoregressive Models，AR）在数据受限环境下的性能：

1. 模型训练实验

  • 数据集：使用英文C4语料库，采用GPT-2 BPE词汇表进行分词，并将序列长度固定为2048个标记。实验中考虑了三种独特的标记预算：25M、50M和100M标记。
  • 模型规模和训练epoch：训练了总共200个模型，包括100个扩散模型和100个自回归模型。这些模型的参数规模从7M到2.5B不等，训练的epoch数量从1到800不等，总共使用了80B标记。
  • 超参数设置：采用Muennighoff等人[24]提出的超参数配置，包括批量大小、优化器、学习率调度等。

2. 验证损失（Validation Loss）比较

  • 单次训练与多次训练：比较了两种模型在单次训练（每个标记只训练一次）和多次训练（标记重复使用多次）情况下的验证损失。结果表明，自回归模型在单次训练时表现更好，但在多次训练时，扩散模型能够持续改进并最终超越自回归模型。
  • 参数与epoch的权衡：分析了模型参数和训练epoch之间的权衡。扩散模型在高epoch数量下表现更好，而自回归模型在高epoch数量下开始过拟合。

3. 扩展定律拟合

  • 扩展定律框架：采用Muennighoff等人[24]提出的扩展定律框架，考虑了独特数据量、模型参数和训练epoch数量对模型性能的影响。
  • 拟合扩展定律：通过实验数据拟合了扩散模型和自回归模型的扩展定律，提取了关键参数，如数据重复的有效半衰期 (R^*_D) 和最优模型大小 (R^*_N)。结果表明，扩散模型的数据重复有效半衰期远高于自回归模型，表明扩散模型能够从重复数据中获得更多价值。

4. 临界计算阈值

  • 临界计算点：定义了临界计算点 (C_{\text{crit}}(U))，即扩散模型和自回归模型性能相等的计算量。通过扩展定律，推导出了临界计算点的闭式表达式，该表达式与独特标记数量 (U) 的幂律关系为 (C_{\text{crit}}(U) \propto U^{2.174})。

5. 下游任务评估

  • 下游任务性能：评估了在数据受限环境下训练的最佳扩散模型和自回归模型在多种下游任务上的表现。这些任务包括ARC-Easy、BoolQ、COPA、HellaSwag、PiQA、RACE、WinoGrande XL、SciQ和Lambada等。结果表明，扩散模型在下游任务上的性能优于自回归模型，验证了扩散模型在验证损失上的优势能够转化为实际的泛化能力。

6. 额外的NLL评估

  • 不同数据集上的NLL评估：在四个不同的语料库（OSCAR、TinyStories、WikiText和IndustryCorpus2 EN Sub）上评估了最佳扩散模型和自回归模型的负对数似然（NLL）。结果表明，扩散模型在这些数据集上的NLL表现优于自回归模型。

7. 模型架构调整

  • 模型架构：采用了Megatron-DeepSpeed框架，并进行了一些架构调整，如使用旋转位置嵌入（RoPE）、SwiGLU激活函数、RMSNorm等，以提高模型的性能和训练稳定性。

通过这些实验，论文系统地比较了扩散模型和自回归模型在数据受限环境下的性能，并揭示了扩散模型在数据稀缺但计算资源充足的情况下的优势。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A:

Authors: Mihir Prabhudesai, Mengning Wu, Amir Zadeh, Katerina Fragkiadaki, Deepak Pathak

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

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2507.15857v5.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2507.15857v5

Published: 2025-07-21T17:59:57Z

3. KuaiLive: A Real-time Interactive Dataset for Live Streaming Recommendation

Live streaming platforms have become a dominant form of online content consumption, offering dynamically evolving content, real-time interactions, and highly engaging user experiences. These unique characteristics introduce new challenges that differentiate live streaming recommendation from traditional recommendation settings and have garnered increasing attention from industry in recent years. However, research progress in academia has been hindered by the lack of publicly available datasets that accurately reflect the dynamic nature of live streaming environments. To address this gap, we introduce KuaiLive, the first real-time, interactive dataset collected from Kuaishou, a leading live streaming platform in China with over 400 million daily active users. The dataset records the interaction logs of 23,772 users and 452,621 streamers over a 21-day period. Compared to existing datasets, KuaiLive offers several advantages: it includes precise live room start and end timestamps, multiple types of real-time user interactions (click, comment, like, gift), and rich side information features for both users and streamers. These features enable more realistic simulation of dynamic candidate items and better modeling of user and streamer behaviors. We conduct a thorough analysis of KuaiLive from multiple perspectives and evaluate several representative recommendation methods on it, establishing a strong benchmark for future research. KuaiLive can support a wide range of tasks in the live streaming domain, such as top-K recommendation, click-through rate prediction, watch time prediction, and gift price prediction. Moreover, its fine-grained behavioral data also enables research on multi-behavior modeling, multi-task learning, and fairness-aware recommendation. The dataset and related resources are publicly available at https://imgkkk574.github.io/KuaiLive.

中文摘要

直播平台已成为一种主导的在线内容消费形式，提供动态变化的内容、实时互动和高度吸引用户的体验。这些独特的特性带来了新的挑战，使直播推荐与传统推荐环境有所不同，并在近年来引起了行业的广泛关注。然而，学术界的研究进展受到缺乏准确反映直播环境动态特性的公开数据集的限制。为了解决这个问题，我们介绍了 KuaiLive，这是第一个实时、互动的数据集，收集自快手，这是一家在中国拥有超过 4 亿日活跃用户的领先直播平台。该数据集记录了 23,772 名用户和 452,621 名主播在 21 天内的互动日志。与现有数据集相比，KuaiLive 提供了几个优势：它包含精确的直播间开始和结束时间戳、多种类型的实时用户互动（点击、评论、点赞、礼物），以及用户和主播的丰富辅助信息特征。这些特征使得动态候选项目的模拟更加真实，更好地建模用户和主播的行为。我们从多个角度对 KuaiLive 进行了彻底分析，并在其上评估了几种具有代表性的推荐方法，为未来的研究建立了强有力的基准。KuaiLive 可以支持直播领域的一系列任务，如前 K 推荐、点击率预测、观看时间预测和礼物价格预测。此外，其细粒度的行为数据还使多行为建模、多任务学习和公平性推荐研究成为可能。数据集和相关资源已公开提供，网址为 https://imgkkk574.github.io/KuaiLive。

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直播推荐领域缺乏公开可用的、能够准确反映直播环境动态特性的大规模数据集。这一问题导致学术界在直播推荐研究方面的进展受到限制，与工业界的实践存在较大差距。具体来说，论文指出以下几点：

  1. 直播推荐的独特性：直播推荐与传统推荐场景有显著不同，具有以下特点：

    • 直播间和主播只在直播期间活跃，导致候选项目池时间依赖且动态变化。
    • 直播内容和用户行为实时演变，用户对不同内容的反馈多样且具有时间相关性。
    • 现有的公开数据集无法全面捕捉这些动态特性，限制了对直播推荐场景的系统研究和基准测试。

  2. 现有数据集的局限性：尽管有一些公开的直播推荐数据集，但它们存在以下不足：

    • 缺少直播间生命周期信息（如开始和结束时间戳）。
    • 无法捕捉直播间内多样化的用户行为。
    • 仅包含用户和项目的基本ID信息，缺乏丰富的侧信息特征。

为了解决这些问题，论文提出了KuaiLive数据集，这是从中国领先的直播平台快手收集的第一个实时互动数据集。该数据集记录了23,772名用户和452,621名主播在21天内的互动日志，具有以下优势：

  • 包含每个直播间的精确开始和结束时间戳。
  • 记录了多种实时用户互动行为（点击、评论、点赞、送礼）。
  • 提供了用户和主播的丰富侧信息特征。
  • 支持多种研究任务，如Top-𝐾推荐、点击通过率（CTR）预测、观看时长预测和礼物价格预测等。

通过提供这样一个全面且动态的数据集，论文旨在推动直播推荐领域的研究进展，为开发更有效的直播推荐模型提供支持。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与直播推荐相关的研究工作，这些研究主要集中在以下几个方面：

直播推荐相关研究

  • 多模态融合方法：
    • MTA [39] 和 ContentCTR [5] 提出了多模态融合方法，通过结合文本、图像和音频等多种信号来提升推荐性能。
    • LARM [24] 利用多模态大语言模型（LLM）生成对齐的嵌入向量，有效捕捉直播场景中的时间动态特性。
  • 图学习方法：
    • MMBee [8] 引入了一种图学习方法，通过结合多模态属性的打赏图来丰富用户和主播的表示。
  • 电商直播推荐：
    • LSEC-GNN [42] 将用户、主播和产品之间的三元组关系建模为异构图，以增强产品推荐效果。
    • eLiveRec [48] 将直播和产品领域的用户行为视为跨域信号，通过解耦编码器捕捉共享和领域特定的意图，从而实现更有效的电商推荐。
  • 时间动态建模：
    • LiveRec [29] 观察到重复消费是直播场景中的常见行为，强调了建模时间动态的重要性。
    • MRB4LS [53] 基于不同类型的重复用户行为构建了三个二分图。
    • LiveForesighter [25] 分析了行为间的相关性，以预测潜在的未来行为，从而实现更精确的推荐。
  • 内容演变研究：
    • Sliver [23] 提出了对数据流格式的修改，以增强对实时动态的捕捉。
    • KuaiHL [7] 引入了一个多模态框架，用于识别和预测直播间的精彩时刻。

相关数据集

  • LiveRec [29]：第一个公开的直播推荐数据集，从Twitch收集，记录了用户在直播间的观看时长。
  • LSEC [42]：一个电商直播推荐数据集，记录了用户在电商直播间的跟随和购买行为。
  • Klive [7]：一个用于直播亮点检测的数据集，包含主播和直播间的详细信息，以及直播会话的多模态特征。

这些研究和数据集为直播推荐领域的发展奠定了基础，但仍然存在一些局限性，如缺乏直播间生命周期信息、无法捕捉直播间内的多样化用户行为以及仅包含基本的ID级字段。KuaiLive数据集的提出旨在弥补这些不足，提供一个更全面、更动态的直播推荐研究资源。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 为了解决直播推荐领域缺乏公开可用且能准确反映直播环境动态特性的大规模数据集的问题，论文提出了KuaiLive数据集。KuaiLive数据集是从中国领先的直播平台快手收集的，具有以下特点和优势：

数据集的构建

  1. 用户采样：

    • 随机采样了约25,000名在2025年5月5日至25日期间在快手直播领域进行点击、评论、点赞和送礼四种互动的活跃用户。
    • 过滤掉行为模式异常的用户，最终保留了23,772名用户。

  2. 互动收集：

    • 收集了21天内的多种细粒度用户互动行为，包括点击、评论、点赞和送礼。
    • 每次互动都与精确的时间戳相关联，支持研究直播场景中的时间行为模式。
    • 记录了辅助信号，如观看时长和礼物价格，以支持更细粒度的分析。
    • 包括负反馈，即用户跳过但未点击的直播间，以支持点击通过率（CTR）预测。

  3. 侧信息收集：

    • 收集了用户、主播和直播间的核心实体的广泛侧信息。
    • 包括20个用户特征、23个主播特征和5个直播间特征，涵盖人口统计学、内容特征和行为总结等。

  4. 匿名化处理：

    • 对所有标识符（如用户ID、主播ID和直播间ID）进行随机哈希处理，以保护用户隐私。
    • 对敏感时间戳信息进行系统偏移和四舍五入处理，以保留有意义的时间模式。
    • 对文本数据（如直播间标题）进行编码和降维处理，以防止信息泄露。

数据集的规模和特征

  • 用户：23,772名用户。
  • 主播：452,621名主播。
  • 直播间：11,613,708个直播间。
  • 互动：5,357,998次用户互动，包括点击、评论、点赞和送礼。
  • 特征：用户特征20个，主播特征23个，直播间特征5个。

数据集分析

论文从多个角度对KuaiLive数据集进行了全面分析，揭示了直播场景的关键特征和用户行为模式：

  1. 人口统计学分析：

    • 用户和主播的性别、年龄分布。
    • 主播的类型分布，如聊天、电商、美妆、生活等。

  2. 主播活动分析：

    • 主播的互动频率分布，揭示了大多数主播面临的冷启动问题。
    • 主播的长尾效应，少数顶级主播占据了大部分用户互动。
    • 主播的直播时间分布，揭示了主播的日常直播节奏。

  3. 用户互动分析：

    • 用户的互动频率分布，揭示了用户活跃度的不平衡。
    • 用户互动的时间动态，揭示了用户行为与日常时间的关系。
    • 用户的重复消费行为，揭示了用户定期回访熟悉主播的现象。

基准测试

论文在KuaiLive数据集上评估了多种代表性推荐方法，建立了强大的基准，以支持未来的研究：

  1. Top-𝐾推荐：

    • 评估了包括协同过滤、序列推荐和时间感知推荐方法在内的多种方法。
    • 通过Recall@{5, 10, 20}和NDCG@{5, 10, 20}等指标进行评估。

  2. 点击通过率（CTR）预测：

    • 评估了包括FM、Wide&Deep、DeepFM、xDeepFM、DCN、DCNv2、DIN和DIEN等多种方法。
    • 通过AUC和LogLoss等指标进行评估。

潜在研究方向

论文还提出了KuaiLive数据集可以支持的多种潜在研究方向，包括但不限于：

  • Top-𝐾推荐：利用丰富的互动记录和精确的时间戳，探索各种推荐技术。
  • XTR预测：包括点击通过率（CTR）和礼物通过率（GTR）预测。
  • 观看时长预测：预测用户在直播间的停留时间，以衡量用户参与度。
  • 礼物价格预测：预测用户可能的礼物消费，以优化货币化策略。
  • 多行为建模：建模用户在推荐系统中的多种互动行为。
  • 可控学习和推荐：动态调整推荐目标以满足实时需求。
  • 冷启动推荐：为新用户或互动历史有限的用户提供相关推荐。
  • 公平性感知推荐：减少对热门主播的系统性偏见，促进不太受欢迎的主播的曝光。
  • 端到端生成推荐：利用生成模型进行端到端的推荐。

通过提供这样一个全面且动态的数据集，论文旨在推动直播推荐领域的研究进展，为开发更有效的直播推荐模型提供支持。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文在提出的 KuaiLive 数据集上进行了以下实验，旨在评估多种代表性推荐方法的性能，并建立基准以供未来研究参考：

1. 实验设置

1.1 数据集

  • 数据集：使用 KuaiLive 数据集中的点击行为数据进行实验，因为点击行为提供了最丰富的交互数据。
  • 推荐项目定义：实验中分别将推荐项目定义为 主播 和 直播间，以评估不同设置下的模型性能。

1.2 评估协议

  • Top-𝐾 推荐评估：
    • 采用标准的留一法（leave-one-out）分割策略。
    • 基于直播间的开始和结束时间戳，筛选出每个交互时刻的候选项目。
    • 对于验证集和测试集中的每个实例，从候选池中随机采样 10,000 个负样本。
    • 使用 Recall@{5, 10, 20} 和 NDCG@{5, 10, 20} 作为评估指标。
  • CTR 预测评估：
    • 将正样本和负样本合并，按交互时间戳分为训练集、验证集和测试集，比例为 8:1:1。
    • 使用用户特征（genre, age, follow_num）和主播特征（genre, age, live_operation_tag, fans_num）。
    • 使用 AUC 和 LogLoss 作为评估指标。

1.3 基准方法

  • Top-𝐾 推荐：
    • 一般协同过滤方法：BPRMF [31]、NeuMF [13]、LightGCN [12]、DirectAU [35]。
    • 序列推荐方法：GRU4Rec [14]、SASRec [16]、NARM [19]、Caser [36]。
    • 时间感知方法：TiSASRec [20]。
  • CTR 预测：
    • 广泛使用的模型：FM [30]、Wide&Deep [3]、DeepFM [11]、xDeepFM [22]、DCN [37]、DCNv2 [38]、DIN [52]、DIEN [51]。

1.4 实现细节

  • 所有基准方法均使用 ReChorus [18] 库实现。
  • 标准化嵌入大小为 64，批量大小为 2048。
  • 使用 Adam 优化器，学习率在 {1𝑒–3, 1𝑒–4, 5𝑒–4, 1𝑒–5} 中进行网格搜索，权重衰减在 {1𝑒–5, 1𝑒–6, 1𝑒–7} 中进行网格搜索。
  • 采用 BPR 损失函数进行 Top-𝐾 推荐任务，采用二元交叉熵（BCE）损失函数进行 CTR 预测。
  • 序列推荐方法中，用户交互历史的最大长度设置为 50。
  • 所有实验均在 NVIDIA Tesla V100 32G GPU 上进行。

2. 实验结果

2.1 Top-𝐾 推荐

  • 推荐项目为主播：
    • LightGCN 表现不如其他协同过滤方法，可能是因为 GNN 方法在大规模数据集上的可扩展性有限。
    • 序列推荐方法 通常优于一般协同过滤方法，因为用户往往会观看同一个主播或相关主播，形成序列行为模式。
    • 时间感知方法（如 TiSASRec）优于非时间感知基线，突显了建模时间信号在这一场景中的重要性。
  • 推荐项目为直播间：
    • 性能显著下降，因为直播间只在直播期间存在，许多直播间缺乏互动历史，导致冷启动问题。
    • 协同过滤方法优于序列推荐模型，因为用户行为序列往往不反映对同一主播的重复消费，使得序列模型难以有效捕捉用户偏好。

2.2 CTR 预测

  • 推荐项目为直播间 时，性能下降更为明显，尤其是依赖用户历史行为序列的模型（如 DIN 和 DIEN）。
  • 大多数 CTR 模型的性能相对相似，可能是因为匿名化约束下只能使用稀疏特征，限制了模型利用丰富语义信息的能力。

3. 结论

  • KuaiLive 数据集为直播推荐领域的研究提供了丰富的资源，支持多种研究任务。
  • 实验结果表明，建模时间动态和用户行为序列对于提高直播推荐的准确性至关重要。
  • 数据集中的冷启动问题和稀疏性对推荐模型提出了挑战，需要进一步研究以开发更有效的解决方案。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文提出了 KuaiLive 数据集，并在多个推荐任务上进行了基准测试，为进一步研究提供了丰富的基础。以下是一些可以进一步探索的方向：

1. 多行为建模

  • 研究方向：KuaiLive 数据集记录了多种用户行为（点击、评论、点赞、送礼），可以探索如何有效地建模这些行为之间的关系，以实现更准确和上下文感知的推荐。
  • 方法：可以尝试使用多行为推荐模型，如基于图神经网络（GNN）的方法，或者设计新的模型结构来捕捉不同行为之间的转换和关联。

2. 冷启动推荐

  • 研究方向：数据集中包含了大量冷启动案例（新用户或互动历史有限的用户），可以研究如何为这些用户提供准确的推荐。
  • 方法：可以探索基于元学习的方法，或者利用用户和主播的侧信息特征来缓解冷启动问题。

3. 公平性感知推荐

  • 研究方向：数据集揭示了少数顶级主播占据了大部分用户互动，可以研究如何减少对热门主播的偏见，促进不太受欢迎的主播的曝光。
  • 方法：可以设计公平性感知的推荐算法，如重排序方法或优化目标中加入公平性约束。

4. 端到端生成推荐

  • 研究方向：利用生成模型进行端到端的推荐，特别是在直播场景中，候选项目池动态变化且较小，适合进行此类研究。
  • 方法：可以探索基于大语言模型（LLM）的生成推荐方法，或者设计新的生成模型结构来适应直播场景。

5. 用户和主播的长期偏好建模

  • 研究方向：数据集中的重复消费行为表明用户有定期回访熟悉主播的倾向，可以研究如何建模用户的长期偏好和主播的稳定性。
  • 方法：可以尝试使用时间序列模型或记忆网络来捕捉用户的长期偏好和主播的稳定性。

6. 实时推荐系统

  • 研究方向：KuaiLive 数据集记录了实时的用户互动行为，可以研究如何构建实时推荐系统，以适应直播场景中的动态变化。
  • 方法：可以探索在线学习方法或增量更新机制，使推荐系统能够实时响应用户行为的变化。

7. 跨域推荐

  • 研究方向：KuaiLive 数据集包含了丰富的用户和主播特征，可以研究如何利用这些特征进行跨域推荐，例如从短视频推荐到直播推荐。
  • 方法：可以尝试使用跨域推荐模型，如基于共享潜在空间的方法或迁移学习方法。

8. 用户行为的时间动态建模

  • 研究方向：数据集中的用户互动具有明显的时间动态，可以研究如何更有效地建模这些时间动态，以提高推荐的准确性和相关性。
  • 方法：可以尝试使用时间感知的推荐模型，如时间间隔感知的自注意力机制（TiSASRec）或时间序列模型。

9. 社交网络中的推荐

  • 研究方向：KuaiLive 数据集中的用户和主播之间存在社交关系，可以研究如何利用这些社交关系来增强推荐效果。
  • 方法：可以尝试使用社交推荐模型，如基于社交图的推荐方法或社交增强的推荐模型。

10. 多模态推荐

  • 研究方向：KuaiLive 数据集中的直播内容包含多种模态（如文本、图像、音频），可以研究如何利用多模态信息来提升推荐性能。
  • 方法：可以尝试使用多模态融合方法，如基于多模态大语言模型（LLM）的方法或多模态图神经网络（GNN）。

这些方向不仅可以进一步挖掘 KuaiLive 数据集的潜力，还可以推动直播推荐领域的研究进展。

Authors: Changle Qu, Sunhao Dai, Ke Guo, Liqin Zhao, Yanan Niu, Xiao Zhang, Jun Xu

Categories: cs.IR, cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.05633v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.05633v1

Published: 2025-08-07T17:59:36Z

4. On the Generalization of SFT: A Reinforcement Learning Perspective with Reward Rectification

We present a simple yet theoretically motivated improvement to Supervised Fine-Tuning (SFT) for the Large Language Model (LLM), addressing its limited generalization compared to reinforcement learning (RL). Through mathematical analysis, we reveal that standard SFT gradients implicitly encode a problematic reward structure that may severely restrict the generalization capabilities of model. To rectify this, we propose Dynamic Fine-Tuning (DFT), stabilizing gradient updates for each token by dynamically rescaling the objective function with the probability of this token. Remarkably, this single-line code change significantly outperforms standard SFT across multiple challenging benchmarks and base models, demonstrating greatly improved generalization. Additionally, our approach shows competitive results in offline RL settings, offering an effective yet simpler alternative. This work bridges theoretical insight and practical solutions, substantially advancing SFT performance. The code will be available at https://github.com/yongliang-wu/DFT.

中文摘要

我们提出了一种简单但有理论依据的改进方案，用于大型语言模型（LLM）的监督微调（SFT），以解决其与强化学习（RL）相比的有限泛化能力。通过数学分析，我们揭示了标准SFT梯度隐含地编码了一个有问题的奖励结构，这可能严重限制模型的泛化能力。为了解决这个问题，我们提出了动态微调（DFT），通过根据该标记的概率动态重新调整目标函数，稳定每个标记的梯度更新。值得注意的是，这一行代码的更改显著优于多个具有挑战性的基准和基础模型上的标准SFT，显示出显著改善的泛化能力。此外，我们的方法在离线RL环境中也表现出竞争性结果，提供了一种有效但更简单的替代方案。这项工作将理论见解和实际解决方案连接起来，实质性地提高了SFT性能。代码将在 https://github.com/yongliang-wu/DFT 上提供。

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监督式微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）在大型语言模型（Large Language Model, LLM）中的泛化能力有限的问题。尽管SFT在实现专家行为模式方面具有简单性和高效性，但与强化学习（Reinforcement Learning, RL）方法相比，SFT通常在泛化能力上存在不足。强化学习通过明确的奖励信号或验证信号，允许模型探索多样化的策略，从而实现更强的泛化能力。然而，强化学习方法往往需要大量的计算资源，对超参数调整敏感，并且依赖于奖励信号的可用性，这些条件在实际应用中并不总是可行的。

论文的核心目标是从根本上改进SFT本身，使其在没有负样本、奖励信号或验证模型的情况下，也能实现更好的泛化能力。作者通过数学分析揭示了SFT梯度隐含的奖励结构问题，并提出了一个简单而有效的解决方案——动态微调（Dynamic Fine-Tuning, DFT），通过动态调整目标函数来稳定梯度更新，从而显著提升SFT的泛化能力。

Q: 有哪些相关研究？

A: 以下是与本文相关的研究工作，按照研究方向进行分类：

监督式微调（SFT）与强化学习（RL）的比较

  • Chu et al. (2025)：对SFT和RL进行了系统性比较，发现“SFT倾向于记忆，而RL倾向于泛化”，但同时也指出SFT作为初始化步骤在稳定输出格式方面是必要的。
  • Ouyang et al. (2022)：研究了SFT和RL在语言模型对齐中的应用，发现SFT在模仿专家示范方面简单高效，但RL在泛化能力上更强。
  • Christiano et al. (2017)：提出了从人类偏好中学习的深度强化学习方法，展示了RL在泛化方面的优势。
  • Bai et al. (2022)：研究了如何通过强化学习从人类反馈中训练有用的助手，进一步证实了RL在泛化方面的潜力。

混合方法：结合SFT和RL

  • Ouyang et al. (2022)：提出了InstructGPT，一种先进行SFT预训练，然后通过基于学习到的奖励模型的RL进行微调的方法。
  • Sheng et al. (2025)：探索了在SFT和RL步骤之间进行交替，以提高稳定性和性能。
  • Liu et al. (2025)：研究了如何通过混合SFT和RL来提高模型的泛化能力。
  • Qiu et al. (2025)：提出了MetisRise，一种结合RL激励和SFT增强的多模态推理模型学习方法。

理论分析：SFT和RL的统一

  • Du et al. (2025)：将RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）重新表述为一种奖励加权的SFT形式，简化了训练流程，但仍然依赖于显式的奖励。
  • Wang et al. (2025)：展示了SFT可以被视为具有隐式奖励的RL方法，并提出了通过引入重要性加权来改进SFT的方法。
  • Abdolmaleki et al. (2025)：分析了从正负反馈中学习的情况，展示了它们的平衡如何影响策略收敛。
  • Qin & Springenberg (2025)：将SFT重新表述为RL的下界，并通过引入基于数据生成策略的重要性加权来改进SFT。

相关的损失函数设计

  • Lin et al. (2017)：提出了Focal Loss，一种用于密集目标检测的损失函数，通过降低对已良好分类样本的权重来提高对少数类别的性能。这与本文提出的DFT方法形成对比，DFT通过降低对分类不佳样本的权重来提高泛化能力。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下步骤解决SFT泛化能力有限的问题：

1. 数学分析揭示问题根源

论文首先通过数学分析揭示了SFT梯度隐含的奖励结构问题。具体来说，作者将SFT梯度重新表述为一种策略梯度形式，发现SFT的梯度更新可以被视为一种特殊的策略梯度方法，其隐含的奖励结构是极其稀疏的，并且与模型对专家动作分配的概率成反比。这种奖励结构在模型对专家动作分配低概率时会导致梯度的方差变得无界，从而创建了一个病态的优化景观，限制了模型的泛化能力。

2. 提出动态微调（DFT）方法

基于上述分析，论文提出了动态微调（Dynamic Fine-Tuning, DFT）方法。DFT的核心思想是通过动态调整目标函数来稳定梯度更新。具体来说，对于每个token，DFT通过乘以该token的概率来重新调整标准SFT目标函数，从而中和导致意外奖励结构和无界方差的逆概率加权。这一修改将梯度估计器从一个不稳定、有偏且依赖于概率的机制转变为一个稳定、均匀加权的更新过程。

3. 实验验证DFT的有效性

论文通过一系列实验验证了DFT的有效性。实验涵盖了多种模型架构、模型大小和数据集大小，特别是在具有挑战性的数学推理基准测试中。结果表明，DFT在多个基准测试中显著优于标准SFT，并且在某些情况下甚至优于现有的强化学习方法。具体来说：

  • 在数学推理任务中，DFT在多个基准测试中平均性能提升显著高于SFT。
  • 在具有挑战性的基准测试（如奥林匹克数学竞赛、AIME 2024和AMC 2023）中，DFT不仅避免了SFT的性能退化，还实现了显著的性能提升。
  • DFT在离线强化学习设置中也表现出色，超越了包括DPO、RFT、PPO和GRPO在内的多种离线和在线强化学习方法。

4. 分析DFT对模型的影响

为了理解DFT如何影响模型，论文还分析了训练后模型的概率分布变化。研究发现，传统的SFT训练会均匀地增加token的概率，以更紧密地拟合训练数据，而DFT则会推动一些token分布远离训练集。这种现象表明，DFT不仅提高了模型对训练数据的拟合能力，还通过降低对某些token的拟合强度来增强模型的泛化能力。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文进行了以下实验来验证所提出的动态微调（DFT）方法的有效性：

1. 标准SFT设置下的主实验

目标：在只有专家示范数据而没有负样本、奖励模型或验证信号的标准SFT设置下，评估DFT是否能够稳健地超越标准SFT，涵盖不同的任务、模型架构、模型大小和数据集大小。

数据集和模型

  • 数据集：使用NuminaMath CoT数据集（约860,000个数学问题及其解决方案），从中随机抽取100,000个实例用于训练。
  • 模型：包括Qwen2.5-Math-1.5B、Qwen2.5-Math-7B、LLaMA-3.2-3B、LLaMA-3.1-8B和DeepSeekMath-7B-Base。

训练细节

  • 使用AdamW优化器，学习率分别为5×10⁻⁵（LLaMA-3.1-8B为2×10⁻⁵）。
  • 批量大小为256，最大输入长度为2048个token。
  • 学习率遵循余弦衰减计划，预热比例为0.1。
  • 训练周期为1个epoch。

评估设置

  • 在数学推理任务上，评估了Math500、Minerva Math、Olympiad Bench、AIME 2024和AMC 2023等基准测试。
  • 使用默认的聊天模板和链式思考（CoT）提示来刺激逐步推理。
  • 所有结果均基于16次解码运行的平均准确率，解码温度为1.0，最大生成长度为4096个token。

主要结果

  • 性能提升：DFT在所有评估的LLMs上均显著优于标准SFT。例如，对于Qwen2.5-Math-1.5B，DFT平均提升了15.66点，而SFT仅提升了2.09点。
  • 泛化能力：在具有挑战性的基准测试中，当标准SFT导致性能下降时，DFT能够显著提升性能。例如，在Olympiad Bench上，SFT使Qwen2.5-Math-1.5B的准确率从15.88降至12.63，而DFT将其提升至27.08。
  • 学习效率：DFT显示出更快的收敛速度和更高的样本效率，通常在训练的前120步内达到峰值性能。

2. 离线强化学习设置下的探索性实验

目标：在离线强化学习设置中评估DFT的适用性，该设置中奖励信号的稀疏性问题可以通过拒绝采样得到缓解。

数据准备

  • 使用Qwen2.5-Math-1.5B模型，为10,000个数学问题生成响应。
  • 通过数学验证保留正确响应作为训练数据，生成约140,000个示例。
  • 为DPO训练构建了100,000个正负偏好对。

训练细节

  • 比较了DFT与离线RL方法（DPO和RFT）以及在线RL方法（PPO和GRPO）。
  • 使用与主实验相同的训练配置，但为DPO和在线RL方法调整了特定的超参数。

结果

  • 性能对比：DFT在所有基准测试中均优于离线和在线RL基线。例如，在AMC23上，DFT达到了48.44的准确率，超过了GRPO（41.25）、PPO（37.97）和RFT（30.78）。
  • 与iw-SFT的比较：DFT在离线设置中也优于并发的iw-SFT方法，后者在某些数据集上表现较好，但整体平均性能（31.86）仍低于DFT（35.43）。

3. 消融研究

目标：评估DFT对关键训练超参数（学习率和批量大小）的敏感性，并确定性能提升是否仅由于SFT的次优超参数配置。

学习率

  • 测试了四个学习率：2×10⁻⁴、1×10⁻⁴、5×10⁻⁵和1×10⁻⁵。
  • 结果显示，DFT在所有配置下均优于SFT，表明性能差距并非仅由SFT的次优超参数配置引起。

批量大小

  • 测试了四个批量大小：32、64、128和256。
  • 结果显示，DFT和SFT在不同批量大小下的性能相对稳定，表明批量大小不是影响性能的主要因素。

4. 模型概率分布分析

目标：分析DFT训练后的模型概率分布变化，以了解DFT如何影响模型。

结果

  • SFT：均匀增加token概率，主要针对低概率token。
  • DFT：表现出极化效应，显著提升部分token的概率，同时抑制其他token的概率，导致双峰分布。
  • 其他RL方法：如DPO、PPO和GRPO，表现出与DFT相似的趋势，但程度较轻。

这些实验结果表明，DFT不仅在标准SFT设置中显著优于SFT，还在离线强化学习设置中超越了多种RL方法，证明了其作为一种简单而有效的微调策略的有效性和效率。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A:

Authors: Yongliang Wu, Yizhou Zhou, Zhou Ziheng, Yingzhe Peng, Xinyu Ye, Xinting Hu, Wenbo Zhu, Lu Qi, Ming-Hsuan Yang, Xu Yang

Categories: cs.LG

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.05629v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.05629v1

Published: 2025-08-07T17:59:04Z

5. H-Net++: Hierarchical Dynamic Chunking for Tokenizer-Free Language Modelling in Morphologically-Rich Languages

Byte-level language models eliminate fragile tokenizers but face computational challenges in morphologically-rich languages (MRLs), where words span many bytes. We propose H-NET++, a hierarchical dynamic-chunking model that learns linguistically-informed segmentation through end-to-end training. Key innovations include: (1) a lightweight Transformer context-mixer (1.9M parameters) for cross-chunk attention, (2) a two-level latent hyper-prior for document-level consistency, (3) specialized handling of orthographic artifacts (e.g. Persian ZWNJ), and (4) curriculum-based training with staged sequence lengths. On a 1.4B-token Persian corpus, H-NET++ achieves state-of-the-art results: 0.159 BPB reduction versus BPE-based GPT-2-fa (12% better compression), 5.4pp gain on ParsGLUE, 53% improved robustness to ZWNJ corruption, and 73.8% F1 on gold morphological boundaries. Our learned chunks align with Persian morphology without explicit supervision, demonstrating that hierarchical dynamic chunking provides an effective tokenizer-free solution for MRLs while maintaining computational efficiency.

中文摘要

字节级语言模型消除了脆弱的分词器，但在形态丰富语言（MRLs）中面临计算挑战，因这些语言中的单词跨越多个字节。我们提出了 H-NET++，一种层次动态分块模型，通过端到端训练学习语言学导向的分段。主要创新包括：（1）一个轻量级的 Transformer 上下文混合器（1.9M 参数）用于跨块注意，（2）文档级一致性的两级潜在超级先验，（3）专门处理正字法伪影（例如波斯 ZWNJ），以及（4）基于课程的培训，采用分阶段的序列长度。在一个 14 亿标记的波斯语语料库上，H-NET++ 实现了最先进的结果：相较于基于 BPE 的 GPT-2-fa，减少了 0.159 BPB（压缩效果提升了 12%），在 ParsGLUE 上获得 5.4 个百分点的提升，ZWNJ 破坏的鲁棒性提高了 53%，在黄金形态边界上获得 73.8% 的 F1 分数。我们的学习分块与波斯语形态学对齐，无需显式监督，证明了层次动态分块为 MRL 提供了有效的无分词器解决方案，同时保持了计算效率。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文《H-NET++: Hierarchical Dynamic Chunking for Tokenizer-Free Language Modelling in Morphologically-Rich Languages》试图解决在形态丰富的语言（Morphologically-Rich Languages, MRLs）中进行语言建模时，由于传统分词器（tokenizer）的局限性而导致的一系列问题。具体来说，它主要关注以下几个方面：

  1. 形态丰富的语言的挑战：

    • 词汇爆炸：在形态丰富的语言（如波斯语、土耳其语、芬兰语等）中，由于丰富的词缀（affixation）和构词法，词汇量可能非常庞大，超出了传统的基于子词（sub-word）的分词方法（如BPE或SentencePiece）的处理能力。
    • 空格不可靠：在这些语言中，空格的使用可能不一致甚至缺失，这使得基于空格的分词方法变得不可靠。
    • 正字法伪影（Orthographic Artifacts）：例如波斯语中的零宽非连接符（Zero-Width Non-Joiner, ZWNJ），这些字符在文本中引入了潜在的边界，传统分词器难以处理。

  2. 传统分词器的局限性：

    • 传统的分词器通常是基于规则的，缺乏语言学上的灵活性和适应性。它们在处理形态丰富的语言时，可能会将语言学上有意义的单位分割、重复或忽略，从而影响模型的准确性和公平性。

  3. 字节级语言模型的挑战：

    • 虽然字节级语言模型（如CANINE、ByT5和Charformer）避免了分词器的使用，但在形态丰富的语言中，由于单词可能跨越多个字节，这会导致序列长度大幅增加，从而带来计算上的挑战，如二次方的注意力模式（quadratic attention patterns）和部署困难。

  4. 现有解决方案的不足：

    • 一些现有的解决方案（如MEGABYTE）通过固定大小的块（patching）来缓解运行时问题，但牺牲了语言学上的对齐（linguistic alignment），即无法很好地捕捉语言的形态结构。

因此，论文提出了H-NET++，这是一个层次化的动态块（chunking）模型，通过端到端的训练学习语言学上有意义的分段，旨在解决上述问题，同时保持计算效率。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与之相关的研究方向，以下是这些相关研究的详细信息：

1. 形态丰富的语言中的分词问题

  • Morphologically-Rich Languages (MRLs)：形态丰富的语言（如波斯语、土耳其语、芬兰语等）由于丰富的词缀和构词法，使得传统的基于子词的分词方法（如BPE或SentencePiece）难以有效处理。
    • Rust et al. (2020)：研究了分词器对多语言模型单语言性能的影响，指出在形态丰富的语言中，分词器的性能对下游任务有显著影响。
    • Sennrich, Haddow, and Birch (2015)：提出了使用子词单元进行神经机器翻译的方法，但这种方法在形态丰富的语言中表现不佳。
    • Mielke et al. (2021)：讨论了在形态丰富的语言中，子词分词方法如BPE和SentencePiece往往无法捕捉到有意义的形态单元，导致表示效果不佳。

2. 字节级模型

  • Byte-Level Models：字节级模型避免了分词器的使用，但面临着由于序列长度增加而导致的计算挑战。
    • Xue et al. (2022)：提出了ByT5，一个基于字节的预训练模型，但其在处理长序列时效率较低。
    • Clark (2022)：提出了CANINE，一个高效的无分词器的编码器模型，但同样面临长序列处理的挑战。
    • Yu et al. (2023)：提出了MEGABYTE，通过固定大小的块来缓解运行时问题，但牺牲了语言学上的对齐。

3. 动态分段和层次化方法

  • Dynamic Chunking and Hierarchical Methods：动态分段和层次化方法通过动态调整分段策略来提高语言模型的性能。
    • Hwang, Wang, and Gu (2025)：提出了H-Net，一个动态多级路由器，可以联合学习分段和语言建模。
    • Zakershahrak (2020)：提出了一个基于强化学习的层次化解释生成器，用于人类-机器人团队任务中的规划，展示了层次化抽象在提高可解释性和样本效率方面的优势。
    • Virpioja et al. (2013) 和 Wang et al. (2017)：这些研究为动态分段和神经序列分段奠定了基础，但通常作为预处理步骤而非联合优化。

4. 多语言和跨语言模型

  • Multilingual and Cross-lingual Models：在多语言设置中，分词问题尤为突出。
    • Xue et al. (2020)：提出了mT5，一个大规模的多语言预训练模型，依赖于大型共享词汇表，可能无法充分代表低资源语言。
    • Conneau et al. (2019)：提出了XLM-R，一个无监督的跨语言表示学习模型，同样依赖于共享词汇表。
    • Boukkouri et al. (2020)：提出了CharacterBERT，一个基于字符的BERT模型，展示了在字符级建模方面的潜力，但目前仅限于欧洲语言。

5. 学习分段

  • Learned Segmentation：动态分段技术通过端到端学习来优化分段策略。
    • Tokarchuk and Niculae (2022)：提出了可微分分段技术，但尚未在形态丰富的语言上进行充分评估。
    • Al-Rfou et al. (2019)：展示了在更细粒度上操作（如字符级）的模型的潜力，尽管计算成本仍然较高。

这些相关研究为H-NET++的提出提供了理论基础和技术支持，H-NET++通过结合层次化动态分段、Transformer混合器和文档级超先验等创新，有效地解决了形态丰富的语言中的分词问题，同时保持了计算效率。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出 H-NET++，一个层次化的动态块（chunking）模型，来解决形态丰富的语言（Morphologically-Rich Languages, MRLs）中分词器的局限性问题。H-NET++ 的主要创新点和解决方法如下：

1. 层次化动态分段（Hierarchical Dynamic Chunking）

  • 动态分段：H-NET++ 使用一个层次化的路由器（router），通过端到端的训练动态地将字节分组成有意义的语言学单元（chunks）。这种动态分段能够适应不同形态结构的文本，避免了固定分词器的局限性。
  • 多级路由器：路由器包含多个层次，每个层次都包含一个双向GRU（BiGRU）和一个边界预测器。通过多级处理，模型能够逐步将字节分组成更高级别的语言学单元，从而实现高效的分段。

2. Transformer混合器（Transformer Context-Mixer）

  • 全局上下文共享：H-NET++ 在层次化分段的基础上，引入了一个轻量级的Transformer混合器，用于在不同块之间共享全局上下文信息。这使得模型能够捕捉长距离的形态一致性，例如动词的变位和名词的复数形式等。
  • 多头自注意力机制：混合器包含一个4头的多头自注意力块，能够处理跨块的依赖关系，这对于形态丰富的语言中的长距离形态一致性至关重要。

3. 文档级超先验（Two-Level Latent Hyper-Prior）

  • 文档级一致性：为了捕捉文档级别的形态一致性，H-NET++ 引入了两个层次的潜在超先验（latent hyper-priors）。这些超先验通过变分推断（variational inference）学习文档级别的形态模式，例如作者对ZWNJ的使用习惯和复合词模式。
  • 全局潜在向量：这些全局潜在向量被用于解码器中，使得模型能够生成与文档风格一致的文本。

4. 正字法伪影的特殊处理（ZWNJ-Aware Byte Embedding）

  • ZWNJ特殊嵌入：H-NET++ 引入了一种特殊的嵌入路径来处理波斯语中的零宽非连接符（ZWNJ）。通过为ZWNJ字符分配单独的嵌入，模型能够学习到与ZWNJ相关的特定模式，而不会将其与其他可见字符混淆。

5. 课程学习（Curriculum Learning）

  • 分阶段训练：为了稳定长序列字节级训练，H-NET++ 采用了课程学习策略，逐步增加序列长度。训练分为三个阶段：预热（warm-up）、增长（growth）和全序列（full）。
  • 逐步优化：这种分阶段的训练方法有助于模型在训练初期适应较短的序列，然后逐步扩展到更长的序列，从而提高训练的稳定性和效率。

6. 实验验证

  • 大规模波斯语语料库：H-NET++ 在一个包含14亿个标记的波斯语语料库上进行了训练和评估，涵盖了多种文体，以确保模型能够处理不同场景下的ZWNJ问题。
  • 综合评估：通过在ParsGLUE基准测试、形态分割任务和鲁棒性测试上的评估，H-NET++ 展示了其在语言理解、形态分割和对正字法噪声的鲁棒性方面的优越性能。

7. 结果

  • 压缩性能提升：H-NET++ 在波斯语语料库上达到了1.183的每字节比特数（BPB），相比基于BPE的GPT-2-fa模型降低了0.159 BPB，相当于12%的压缩性能提升。
  • 下游任务性能提升：在ParsGLUE基准测试中，H-NET++ 达到了76.6%的准确率，比GPT-2-fa高出5.4个百分点，甚至超过了专门为波斯语设计的ParsBERT模型。
  • 鲁棒性提升：H-NET++ 在面对ZWNJ噪声时的鲁棒性显著提高，相比GPT-2-fa模型，其准确率下降幅度小得多，相对提升了53%。
  • 形态分割准确性：H-NET++ 在形态分割任务上达到了73.8%的F1分数，显著优于其他字节级模型，如ByT5-fa和MegaByte-fa。

通过这些创新，H-NET++ 有效地解决了形态丰富的语言中分词器的局限性问题，同时保持了计算效率，并在多个关键指标上达到了最先进的性能。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验来验证 H-NET++ 模型的性能和有效性：

1. 训练语料库

  • 语料库组成：

    • 论文使用了一个包含 14 亿个标记的波斯语语料库，涵盖了多种文体，以确保模型能够处理不同场景下的正字法伪影（如 ZWNJ）。

    • 语料库的具体组成如下表所示：

      数据集

      标记数 (Tokens)

      文体 (Genre)

      ZWNJ%

      Hamshahri-2

      190M

      新闻 (News)

      12.3

      Wikipedia-fa

      415M

      百科 (Encyclopedia)

      11.2

      VOA Persian

      285M

      新闻 (News)

      9.8

      MirasText

      310M

      文学 (Literature)

      14.1

      Ganjoor

      178M

      诗歌 (Poetry)

      16.8

      Twitter-fa

      89M

      社交媒体 (Social Media)

      3.2

      Scientific-fa

      111M

      学术 (Academic)

      15.6

2. 评估基准

  • ParsGLUE：
    • 用于评估模型在多种自然语言处理任务上的性能，包括情感分析（PerSent）、自然语言推理（FarsTail）、命名实体识别（PEYMA）、问答（PQuAD）、多项选择问答（ParsiNLUMC）和文本蕴含（ParsiNLU-TE）。
  • 形态分割（Morphological Segmentation）：
    • 论文标注了 2000 个句子的金标准形态边界，重点关注复合词和附着词的形态边界。
  • 鲁棒性测试（Robustness Suite）：
    • 测试模型在面对正字法噪声（如 ZWNJ 腐蚀、重音符号移除、字符替换、单词重排序）时的鲁棒性。

3. 基线模型

  • 论文将 H-NET++ 与以下基线模型进行了比较：
    • GPT-2-fa (125M)：基于 BPE 的 32k 词汇表训练的 GPT-2 模型。
    • ParsBERT (110M)：专门为波斯语预训练的 BERT 模型。
    • mT5-small (300M)：多语言 T5 模型在波斯语上进行微调。
    • ByT5-fa (285M)：从头开始训练的字节级 T5 模型。
    • MegaByte-fa (251M)：使用固定 256 字节块的模型。
    • H-Net-Base (248M)：原始 H-Net 模型，没有 H-NET++ 的改进。

4. 实验结果

  • 主要结果：
    • H-NET++ 在每字节比特数（BPB）上达到了 1.183，相比 GPT-2-fa 降低了 0.159 BPB，相当于 12% 的压缩性能提升。
    • 在 ParsGLUE 基准测试中，H-NET++ 达到了 76.6% 的准确率，比 GPT-2-fa 高出 5.4 个百分点，甚至超过了专门为波斯语设计的 ParsBERT 模型（73.8%）。
    • 在鲁棒性测试中，H-NET++ 在面对 ZWNJ 腐蚀时的准确率下降幅度小得多，相比 GPT-2-fa 模型，其准确率下降幅度相对减少了 53%。
    • 在形态分割任务上，H-NET++ 达到了 73.8% 的 F1 分数，显著优于其他字节级模型，如 ByT5-fa（52.3%）和 MegaByte-fa（31.2%）。

5. 任务特定性能

  • ParsGLUE 分解：

    • H-NET++ 在所有任务上都显示出一致的改进，特别是在需要细粒度语言分析的任务上，如自然语言推理（NLI）和命名实体识别（NER）。

    • 具体任务性能如下表所示：

      模型

      情感分析 (Sentiment)

      自然语言推理 (NLI)

      命名实体识别 (NER)

      问答 (QA)

      平均 (Avg)

      GPT-2-fa

      68.3

      72.1

      74.5

      69.8

      71.2

      ParsBERT

      71.2

      75.3

      76.1

      72.4

      73.8

      H-Net++

      74.8

      78.2

      79.3

      74.1

      76.6

6. 消融研究

  • 消融实验：

    • 通过系统地移除 H-NET++ 的各个组件，论文分析了每个组件对模型性能的贡献。

    • 消融实验结果如下表所示：

      配置

      BPB↑

      ParsGLUE↓

      完整 H-Net++

      1.183

      76.6

      - Transformer 混合器

      1.256

      75.4

      - 超先验

      1.224

      75.8

      - ZWNJ 嵌入

      1.208

      75.9

      - 形态损失

      1.201

      76.1

      - 课程学习

      1.195

      76.2

7. 形态分割质量

  • 定性和定量评估：
    • H-NET++ 在形态分割任务上的表现优于其他模型，能够正确识别复合词和附着词的形态边界。
    • 例如，对于 “ketab-ha-yam”（我的书），H-NET++ 正确地将其分割为 [ketab][ha][yam]，而 BPE 则过度分割。
    • 在 2000 个手工标注的句子上，H-NET++ 的形态分割精度为 76.3%，召回率为 71.5%，F1 分数为 73.8%。

8. 鲁棒性分析

  • ZWNJ 腐蚀下的性能下降：
    • 论文展示了 H-NET++ 在不同 ZWNJ 腐蚀水平下的性能下降情况，H-NET++ 在高腐蚀水平下仍能保持较高的准确率，而其他模型则表现出灾难性的性能下降。
    • 具体结果如下图所示： Performance degradation under ZWNJ corruption

9. 学习到的块统计和注意力分析

  • 块类型分布：

    • H-NET++ 学习到的块类型分布如下表所示：

      块类型

      平均长度 (字节)

      频率 (%)

      简单词

      5.2

      42

      复合词

      11.3

      28

      带附着词的词

      8.7

      19

      标点符号

      1.8

      11

  • 注意力模式：

    • Transformer 混合器学会了在形态相关的块之间进行注意力分配，特别是在动词一致性协议和名词-形容词一致关系上。

10. 计算效率

  • 运行时效率：

    • H-NET++ 在 A100 GPU 上的运行时效率如下表所示：

      模型

      内存 (GB)

      FLOPs/标记

      延迟 (ms)

      GPT-2-fa

      38.2

      124M

      12.3

      ByT5-fa

      71.3

      892M

      45.7

      H-Net++

      43.1

      198M

      18.4

    • H-NET++ 的内存使用量为 43.1 GB，每个标记的 FLOPs 为 198M，延迟为 18.4 ms，与基于 BPE 的模型相比增加了 50% 的开销，但比 ByT5-fa 更高效。

通过这些实验，论文全面验证了 H-NET++ 在形态丰富的语言建模中的有效性，特别是在压缩性能、下游任务性能、鲁棒性和形态分割准确性方面的优越表现。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

Authors: Mehrdad Zakershahrak, Samira Ghodratnama

Categories: cs.CL, cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.05628v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.05628v1

Published: 2025-08-07T17:59:01Z

6. How Do LLMs Persuade? Linear Probes Can Uncover Persuasion Dynamics in Multi-Turn Conversations

Large Language Models (LLMs) have started to demonstrate the ability to persuade humans, yet our understanding of how this dynamic transpires is limited. Recent work has used linear probes, lightweight tools for analyzing model representations, to study various LLM skills such as the ability to model user sentiment and political perspective. Motivated by this, we apply probes to study persuasion dynamics in natural, multi-turn conversations. We leverage insights from cognitive science to train probes on distinct aspects of persuasion: persuasion success, persuadee personality, and persuasion strategy. Despite their simplicity, we show that they capture various aspects of persuasion at both the sample and dataset levels. For instance, probes can identify the point in a conversation where the persuadee was persuaded or where persuasive success generally occurs across the entire dataset. We also show that in addition to being faster than expensive prompting-based approaches, probes can do just as well and even outperform prompting in some settings, such as when uncovering persuasion strategy. This suggests probes as a plausible avenue for studying other complex behaviours such as deception and manipulation, especially in multi-turn settings and large-scale dataset analysis where prompting-based methods would be computationally inefficient.

中文摘要

大型语言模型（LLMs）已经开始展现出劝说人类的能力，但我们对这种动态是如何发生的理解仍然有限。最近的研究利用线性探针，这是一种轻量级工具，用于分析模型表示，研究各种LLM技能，例如建模用户情感和政治观点的能力。受到此启发，我们应用探针研究自然的、多轮对话中的劝说动态。我们借鉴认知科学的洞见，针对劝说的不同方面训练探针：劝说成功、被劝说者个性和劝说策略。尽管它们很简单，但我们展示了它们能够在样本和数据集层面捕捉到劝说的各个方面。例如，探针可以识别对话中被劝说者被劝说的时刻或整个数据集中普遍发生劝说成功的时刻。我们还表明，除了比昂贵的提示方法更快之外，探针在某些设置中可以同样表现良好，甚至超越提示，例如在揭示劝说策略时。这表明探针作为研究其他复杂行为（如欺骗和操控）的一个合理途径，尤其是在多轮设置和大规模数据集分析中，提示方法的计算效率较低。

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理解和分析大型语言模型（LLMs）在多轮对话中如何影响人类的观点和信念，即LLMs的说服能力。尽管已有研究表明LLMs具有与人类相当的说服能力，但目前对于这种说服动态如何在对话中展开的理解还非常有限。论文的目标是通过应用线性探针（linear probes）来研究自然对话中的说服动态，包括说服成功、说服对象的人格特质以及说服策略等方面。

具体来说，论文的主要研究问题包括：

  • 说服动态的分析：如何在多轮对话中识别出说服成功或失败的关键时刻？
  • 说服策略与人格特质的关系：不同的说服策略和人格特质如何相互作用，影响说服的结果？
  • LLMs的说服行为：LLMs在自然对话中如何表现出说服行为，以及这些行为与人类对话中的说服行为有何异同？

为了解决这些问题，论文提出了一种基于线性探针的框架，用于分析LLMs在对话中的说服动态。这种方法不仅能够捕捉到对话中的说服特征，还能揭示说服策略和人格特质之间的相互作用。

Q: 有哪些相关研究？

A: 本文与多个领域的相关研究存在联系，包括但不限于以下几个方面：

线性探针技术

  • Alain and Bengio (2018)：首次将线性探针应用于计算机视觉模型的中间层，以理解线性可分性。
  • Gurnee and Tegmark (2024)：研究了LLMs如何表示空间和时间，展示了线性探针在分析LLMs的抽象现象中的应用。
  • Kim et al. (2025)：探讨了LLMs中的政治视角表示，使用线性探针来分析模型的内部表示。
  • Marks and Tegmark (2024)：研究了LLMs如何表示真实/虚假数据集，进一步拓展了线性探针的应用范围。

认知科学与说服理论

  • Eagly and Chaiken (1984)：提供了认知理论的综述，为理解说服过程提供了理论基础。
  • Chaiken (1980)：提出了启发式-系统模型（Heuristic-Systematic Model, HSM），强调了信息接收者在说服过程中的作用。
  • Briñol and Petty (2009)：研究了说服过程中信息来源的作用。
  • Shen and Bigsby (2013)：探讨了信息内容特征对说服效果的影响。
  • Hoeken and O’Keefe (2022)：研究了说服信息变量的可重构性及其对实验效应大小的影响。
  • Oyibo and Vassileva (2019)：研究了个体差异对影响策略的影响，为理解人格特质与说服策略之间的关系提供了实证研究基础。
  • Alkı¸s and Ta¸skaya Temizel (2015)：研究了个体差异对说服策略的影响，进一步探讨了人格特质在说服过程中的作用。

AI 生成的说服对话

  • Jin et al. (2024)：开发了一个多领域对话数据集，用于训练能够进行说服对话的AI模型。
  • Ma et al. (2025a)：通过多LLM通信构建了一个说服数据集，为研究LLMs的说服能力提供了新的方法。
  • Wang et al. (2019)：提出了一个面向社会公益的个性化说服对话系统，为研究人类与AI之间的说服互动提供了数据支持。

LLMs 的说服能力

  • Salvi et al. (2024)：通过随机对照试验研究了LLMs的对话说服能力。
  • Luciano (2024)：探讨了LLMs的说服能力及其对人类认知的影响。
  • Carrasco-Farre (2024)：研究了LLMs的说服能力，特别是其认知努力和道德情感语言的使用。

认知科学应用于 LLMs

  • Gandhi et al. (2025)：研究了LLMs中的认知行为，特别是在自改进推理方面的表现。
  • Hagendorff et al. (2023)：探讨了LLMs中出现的人类类似直觉行为和推理偏差。

这些相关研究为本文提供了理论和技术基础，使得作者能够利用线性探针技术来分析LLMs在多轮对话中的说服动态，并揭示了说服策略、人格特质和说服结果之间的复杂关系。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下步骤来解决如何理解和分析大型语言模型（LLMs）在多轮对话中如何影响人类的观点和信念的问题：

1. 提出研究框架

  • 目标：分析LLMs在自然对话中的说服动态，包括说服成功、说服对象的人格特质以及说服策略。
  • 方法：利用线性探针（linear probes）来分析LLMs的内部表示，这些探针能够捕捉到与说服相关的特征。

2. 训练线性探针

  • 数据生成：使用GPT-4o生成合成的多轮对话数据，这些数据涵盖了不同的说服场景、人格特质和说服策略。
  • 探针设计：开发了三种专门的探针，分别针对说服结果、说服对象的人格特质和说服策略。
  • 训练过程：利用合成数据训练这些探针，使其能够从LLMs的激活中识别出与说服相关的特征。

3. 实验设计

  • 评估数据集：使用两个不同的数据集进行评估，包括合成的DailyPersuasion（DP）数据集和人类对话的PersuasionforGood（PfG）数据集。
  • 模型比较：将线性探针的结果与基于提示（prompting）的方法进行比较，以评估探针的效率和准确性。

4. 分析说服动态

  • 样本级分析：通过手动检查样本，展示探针能够识别出对话中特定的说服特征，如说服成功的时刻、人格特质的变化和特定的说服策略。
  • 数据集级分析：分析整个数据集，揭示说服信号在对话中的分布情况，以及不同人格特质和说服策略之间的相关性。

5. 关键结论

  • 说服特征识别：探针能够准确地识别出对话中说服成功的时刻，以及与说服相关的人格特质和策略。
  • 效率与准确性：与基于提示的方法相比，探针不仅在计算效率上具有显著优势，而且在某些情况下还能提供更准确的结果。
  • 策略与人格的相关性：发现外向性人格特质与情感诉求策略之间存在显著的相关性，而与逻辑和可信度诉求策略的相关性较低。

通过上述步骤，论文不仅提供了一种新的方法来分析LLMs的说服动态，还揭示了在多轮对话中影响说服成功的关键因素。这种方法为未来的研究提供了一个有效的工具，可以用于进一步探索LLMs在复杂社交互动中的行为。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验来验证线性探针在分析LLMs说服动态方面的有效性：

1. 合成数据生成

  • 目的：创建一个包含说服成功、人格特质和说服策略标注的合成多轮对话数据集，用于训练和评估线性探针。
  • 方法：使用GPT-4o生成合成对话，模拟不同场景下的说服者（ER）和被说服者（EE）之间的互动。对话涉及不同的主题、角色和人格特质。
  • 结果：生成了一个平衡的数据集，包含约100个每类样本。这些对话涵盖了不同的说服策略和人格特质，为后续的探针训练提供了丰富的训练数据。

2. 线性探针训练

  • 目的：训练能够识别说服成功、人格特质和说服策略的线性探针。
  • 方法：使用合成数据集训练三种探针，分别针对说服结果、人格特质（Big-5模型）和说服策略（逻辑、情感、可信度）。每个探针都是一个多类逻辑回归分类器，训练时使用经验风险最小化。
  • 结果：探针在训练数据上表现良好，能够准确地识别出对话中的说服特征。例如，说服探针能够识别出对话中说服成功的时刻，人格探针能够估计出被说服者的人格特质，策略探针能够检测出说服者使用的说服策略。

3. 样本级分析

  • 目的：验证探针在单个对话样本中的有效性。
  • 方法：手动检查几个随机选择的对话样本，分析探针在这些样本中的表现。
  • 结果：
    • 说服探针：能够准确地识别出对话中说服成功的时刻。例如，在一个未成功的说服样本中，探针检测到一个明显的说服概率下降，对应于被说服者的拒绝时刻。
    • 人格探针：能够揭示对话中被说服者的人格特质动态。例如，在一个未成功的说服对话中，探针检测到较低的宜人性和较高的神经质得分，而在一个成功的说服对话中，宜人性得分较高，神经质得分较低。
    • 策略探针：能够识别出说服者在对话中使用的特定说服策略。例如，在一个以可信度为主要策略的对话中，探针在对应的回合中检测到较高的可信度概率。

4. 数据集级分析

  • 目的：验证探针在整个人口级别的数据集上的表现，揭示说服动态的总体趋势。
  • 方法：在两个不同的数据集上评估探针的表现：DailyPersuasion（DP）和PersuasionforGood（PfG）。DP是一个合成数据集，PfG是一个包含人类对话的数据集。
  • 结果：
    • 说服探针：在DP数据集中，探针在对话的最后1-2个回合中表现最佳，这与DP数据集的结构特征一致。在PfG数据集中，探针在对话的中间回合表现最佳，这与人类对话中说服信号的分布一致。
    • 人格探针：在预测人格特质方面，探针的表现与基于提示的方法相当，但在某些特质上表现更好。例如，在预测外向性时，探针的表现优于基于提示的方法。
    • 策略探针：在PfG数据集中，探针的策略分布与GPT-4.1-Nano参考模型的分布更为接近，表明探针能够更准确地识别说服策略。

5. 策略与人格的相关性分析

  • 目的：探索说服策略和人格特质之间的相关性，揭示这些因素如何共同影响说服结果。
  • 方法：计算探针输出的说服策略和人格特质之间的相关性。
  • 结果：
    • 外向性与情感诉求：在PfG和DP数据集中，外向性与情感诉求策略之间存在显著的正相关性，表明外向的个体更容易被情感诉求说服。
    • 外向性与可信度诉求：在PfG数据集中，外向性与可信度诉求策略之间存在显著的负相关性，表明外向的个体对可信度诉求的敏感度较低。
    • 外向性与逻辑诉求：在DP数据集中，外向性与逻辑诉求策略之间存在显著的负相关性，表明外向的个体对逻辑诉求的敏感度较低。

通过这些实验，论文验证了线性探针在分析LLMs说服动态方面的有效性和实用性，展示了探针在样本级和数据集级分析中的表现，并揭示了说服策略和人格特质之间的复杂关系。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文中提出了使用线性探针来分析大型语言模型（LLMs）在多轮对话中的说服动态，并取得了一些积极的结果。然而，仍然有一些可以进一步探索的方向：

1. 更细致的说服策略分析

  • 当前工作：论文中主要关注了三种基本的说服策略：逻辑诉求、情感诉求和可信度诉求。这些策略基于亚里士多德的修辞三角形，是一个较为宽泛的分类。
  • 进一步探索：可以探索更细致的说服策略，例如“foot-in-the-door”（先易后难）策略、“door-in-the-face”（先难后易）策略、社会认同策略等。这些策略在实际的说服场景中可能更为具体和有效。

2. 其他人格特质模型

  • 当前工作：论文中使用了Big-5人格特质模型来分析被说服者的人格特质。
  • 进一步探索：可以考虑其他人格特质模型，例如Moral Foundations questionnaire（道德基础问卷），以探索道德和价值观如何影响说服过程。

3. 多模态数据的分析

  • 当前工作：论文主要关注了文本数据，通过对话内容来分析说服动态。
  • 进一步探索：可以结合多模态数据，如语音语调、面部表情、肢体语言等，来更全面地分析说服过程。这些额外的模态信息可能提供更丰富的线索，帮助更准确地识别说服动态。

4. 跨文化研究

  • 当前工作：论文中的实验主要基于英语对话数据。
  • 进一步探索：可以进行跨文化研究，分析不同文化背景下的说服动态。不同文化可能对说服策略和人格特质的敏感度不同，这可以揭示文化差异对说服过程的影响。

5. 长期说服效果的分析

  • 当前工作：论文主要关注了短期的说服效果，即在对话过程中是否成功说服了对方。
  • 进一步探索：可以研究长期的说服效果，例如被说服者在对话后的行为变化、态度的持久性等。这需要设计更长期的实验和跟踪机制。

6. 对抗性说服场景的分析

  • 当前工作：论文中的实验主要关注了合作性的说服场景。
  • 进一步探索：可以研究对抗性的说服场景，例如在辩论、谈判或信息战中，LLMs如何进行说服。这些场景可能需要更复杂的策略和更高的适应性。

7. 模型架构和规模的影响

  • 当前工作：论文中使用了Llama-3.2-3b模型进行探针训练。
  • 进一步探索：可以测试更大规模的模型，如Llama-2、GPT-4等，以验证探针方法的可扩展性和在更大模型上的表现。此外，可以探索不同架构的模型，如Transformer-XL、Reformer等，以了解模型架构对说服动态分析的影响。

8. 实时应用和反馈机制

  • 当前工作：论文中的探针主要用于离线分析。
  • 进一步探索：可以设计实时应用的探针，用于动态监测和调整LLMs的说服行为。例如，根据实时反馈调整说服策略，以提高说服成功率。

9. 伦理和社会影响

  • 当前工作：论文中提到了一些潜在的风险，如滥用说服策略和放大数据集中的偏差。
  • 进一步探索：可以深入研究这些伦理和社会影响，提出相应的解决方案和规范，以确保LLMs的说服能力被合理和负责任地使用。

通过这些进一步的探索，可以更全面地理解LLMs在多轮对话中的说服动态，并为开发更有效的说服策略和工具提供理论支持。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文探讨了大型语言模型（LLMs）如何在多轮对话中影响人类的观点和信念，即LLMs的说服能力。研究的核心问题是理解这种说服动态如何在对话中展开，以及如何通过分析模型的内部表示来揭示这一过程。以下是论文的主要内容总结：

研究背景与动机

  • LLMs的说服能力：LLMs已被证明具有与人类相当的说服能力，但目前对于这种说服动态的理解还非常有限。
  • 认知科学的视角：说服是一个复杂的认知过程，涉及说服者、被说服者和信息内容等多个因素。本文借鉴认知科学的理论，特别是人格特质和说服策略对说服结果的影响，来设计研究框架。

研究方法

  • 线性探针技术：利用线性探针（linear probes）分析LLMs的内部表示，这些探针能够捕捉到与说服相关的特征。
  • 合成数据生成：使用GPT-4o生成合成的多轮对话数据，涵盖不同的说服场景、人格特质和说服策略。
  • 探针训练：开发三种专门的探针，分别针对说服结果、人格特质和说服策略进行训练。

实验设计

  • 评估数据集：使用DailyPersuasion（DP）和PersuasionforGood（PfG）两个数据集进行评估，DP是合成数据集，PfG是包含人类对话的数据集。
  • 模型比较：将线性探针的结果与基于提示（prompting）的方法进行比较，评估探针的效率和准确性。

关键结论

  • 样本级分析：线性探针能够准确地识别出对话中说服成功的时刻、被说服者的人格特质和说服者使用的说服策略。
  • 数据集级分析：在DP数据集中，说服信号集中在对话的最后1-2个回合；在PfG数据集中，说服信号集中在对话的中间回合。这表明在自然对话中，说服信号的分布与合成数据有所不同。
  • 策略与人格的相关性：外向性人格特质与情感诉求策略之间存在显著的正相关性，而与逻辑和可信度诉求策略之间存在显著的负相关性。这表明外向的个体更容易被情感诉求说服，而对逻辑和可信度诉求的敏感度较低。

进一步探索的方向

  • 更细致的说服策略分析：探索更具体的说服策略，如“foot-in-the-door”策略。
  • 其他人格特质模型：考虑使用其他模型，如道德基础问卷，以探索道德和价值观对说服的影响。
  • 多模态数据的分析：结合语音语调、面部表情等多模态数据，更全面地分析说服过程。
  • 跨文化研究：研究不同文化背景下的说服动态。
  • 长期说服效果的分析：研究被说服者在对话后的行为变化和态度持久性。
  • 对抗性说服场景的分析：研究在辩论、谈判等对抗性场景中的说服策略。
  • 模型架构和规模的影响：测试更大规模的模型，验证探针方法的可扩展性。
  • 实时应用和反馈机制：设计实时应用的探针，动态调整LLMs的说服行为。
  • 伦理和社会影响：深入研究LLMs说服能力的伦理和社会影响，提出相应的解决方案和规范。

通过这些研究，论文不仅提供了一种新的方法来分析LLMs的说服动态，还揭示了在多轮对话中影响说服成功的关键因素。这些发现为未来的研究和应用提供了重要的理论支持。

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: Brandon Jaipersaud, David Krueger, Ekdeep Singh Lubana

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

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.05625v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.05625v1

Published: 2025-08-07T17:58:41Z

7. Simulating Human-Like Learning Dynamics with LLM-Empowered Agents

Capturing human learning behavior based on deep learning methods has become a major research focus in both psychology and intelligent systems. Recent approaches rely on controlled experiments or rule-based models to explore cognitive processes. However, they struggle to capture learning dynamics, track progress over time, or provide explainability. To address these challenges, we introduce LearnerAgent, a novel multi-agent framework based on Large Language Models (LLMs) to simulate a realistic teaching environment. To explore human-like learning dynamics, we construct learners with psychologically grounded profiles-such as Deep, Surface, and Lazy-as well as a persona-free General Learner to inspect the base LLM’s default behavior. Through weekly knowledge acquisition, monthly strategic choices, periodic tests, and peer interaction, we can track the dynamic learning progress of individual learners over a full-year journey. Our findings are fourfold: 1) Longitudinal analysis reveals that only Deep Learner achieves sustained cognitive growth. Our specially designed “trap questions” effectively diagnose Surface Learner’s shallow knowledge. 2) The behavioral and cognitive patterns of distinct learners align closely with their psychological profiles. 3) Learners’ self-concept scores evolve realistically, with the General Learner developing surprisingly high self-efficacy despite its cognitive limitations. 4) Critically, the default profile of base LLM is a “diligent but brittle Surface Learner”-an agent that mimics the behaviors of a good student but lacks true, generalizable understanding. Extensive simulation experiments demonstrate that LearnerAgent aligns well with real scenarios, yielding more insightful findings about LLMs’ behavior.

中文摘要

基于深度学习方法捕捉人类学习行为已成为心理学和智能系统领域的主要研究焦点。最近的方法依赖于控制实验或基于规则的模型来探索认知过程。然而，它们难以捕捉学习动态、跟踪时间进展或提供解释性。为了解决这些挑战，我们提出了LearnerAgent，这是一种基于大型语言模型（LLMs）的新型多智能体框架，用以模拟真实的教学环境。为了探索类似人类的学习动态，我们构建了具有心理学基础特征的学习者，例如深度学习者、表层学习者和懒惰学习者，以及一个不带角色的普通学习者，以检查基础LLM的默认行为。通过每周的知识获取、每月的战略选择、定期的测试和同伴互动，我们可以在为期一年的过程中跟踪个体学习者的动态学习进展。我们的发现有四个方面：1）纵向分析显示，只有深度学习者实现了持续的认知增长。我们特意设计的“诱陷问题”有效地诊断了表层学习者的浅层知识。2）不同学习者的行为和认知模式与其心理特征密切相关。3）学习者的自我概念得分真实地演变，普通学习者尽管认知有限，却意外地发展出较高的自我效能感。4）关键是，基础LLM的默认特征是“勤奋但脆弱的表层学习者”——一种模仿优秀学生行为的智能体，但缺乏真正的、可推广的理解。广泛的模拟实验表明，LearnerAgent与真实场景良好对齐，提供了关于LLM行为的更深入见解。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决如何通过基于大型语言模型（LLMs）的多智能体框架来模拟和分析人类学习行为的动态过程。具体来说，它旨在解决以下问题：

  1. 捕捉学习动态：传统的研究方法（如控制实验或基于规则的模型）难以捕捉学习过程中的动态变化、跟踪随时间的进展，或提供可解释性。论文提出了一种新的框架，能够模拟真实的教学环境，并跟踪个体学习者在全年学习过程中的动态学习进展。

  2. 模拟不同学习者的行为：通过构建具有不同心理基础档案的学习者（如深度学习者、表面学习者和懒惰学习者），研究者可以探索这些学习者在学习策略、推理和认知努力方面的行为模式，以及这些模式如何与他们的心理档案紧密对齐。

  3. 评估学习者的自我概念：研究学习者的自我概念（即他们对自己能力的评估）如何随时间演变，以及这些自我概念如何影响学习者的学习行为和认知发展。

  4. 理解LLMs的行为：通过模拟学习者的行为，研究者希望更好地理解LLMs在学习过程中的行为，特别是它们是否会展现出类似人类的“捷径学习”行为，以及这种行为如何影响它们的长期理解和泛化能力。

  5. 提供可解释性和优化模型：通过模拟人类学习过程，研究者希望能够为LLMs的行为提供更深入的解释，并探索如何优化这些模型的学习机制，以提高它们在关键下游任务中的性能，如自适应学习和模型能力诊断。

总的来说，这篇论文通过构建一个模拟真实教学场景的框架，旨在更深入地理解人类学习行为的动态性，并探索如何将这些理解应用于改进LLMs的设计和应用。

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，以下是主要的相关研究方向和具体工作：

LLM-empowered Agents（LLM驱动的智能体）

  • 研究者们利用LLMs的感知、规划、记忆和协作能力来模拟真实场景，并构建更智能的代理。例如：
    • Agentic AI：根据智能体之间的协作方式，可以分为合作（Cooperation）、竞争（Competition）和竞争合作（Coopetition）三种类型。这些智能体被广泛用于模拟现实世界的实现，如经济市场、人类行为、社会科学和自然科学等。
    • 具体工作：
      • Li et al. (2023) 提出了基于LLM的多智能体协作框架，用于模拟经济市场活动。
      • Zhao et al. (2024b) 研究了LLM驱动的智能体在经济互动中的应用。
      • Liang et al. (2024) 探讨了如何通过多智能体辩论来促进LLM的发散性思维。

Shortcut Learning behavior of LLMs（LLMs的捷径学习行为）

  • 由于训练方法、数据和模型架构的影响，LLMs在训练过程中可能会依赖捷径来学习特征之间的虚假相关性，从而导致推理过程中的幻觉和错误。例如：
    • 具体工作：
      • Yuan et al. (2024) 发现LLMs依赖于不同的捷径，如词汇重叠、子序列、成分、否定、位置和风格等，导致下游任务中的幻觉和失败。
      • Tang et al. (2023) 指出LLMs作为懒惰的学习者，通过直接学习上下文示例中的潜在虚假相关性来避免深度思考。

Educational Psychology（教育心理学）

  • 教育心理学提供了关于人类学习过程的丰富理论，这些理论为深度学习系统提供了宝贵的见解。例如：
    • 学习动机：包括内在动机（如好奇心）和外在动机（如成绩）。
    • 自我概念理论：自我概念作为动机和行为的核心驱动力，影响学习者的自我评估和行为。
    • 同伴影响：同伴对学术表现的影响，以及如何通过社会学习来促进学习。
    • 具体工作：
      • Marton and Säljö (1976) 提出了深度学习者和表面学习者的概念，区分了不同学习策略的学习成果。
      • Marsh (1990) 研究了学术自我概念与学术成就之间的因果关系。
      • DeLay et al. (2016) 探讨了同伴对学术表现的影响。

Cognitive Processing and Learning（认知处理和学习）

  • 认知科学理论为理解人类如何处理信息和学习提供了基础。例如：
    • 具体工作：
      • Sweller (2011) 提出了认知负荷理论，解释了如何通过减少不必要的认知负荷来提高学习效率。

这些相关研究为本文提出的LearnerAgent框架提供了理论基础和技术支持，使其能够更有效地模拟和分析人类学习行为的动态过程。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过构建一个名为 LearnerAgent 的多智能体框架来解决上述问题。该框架基于大型语言模型（LLMs），模拟了一个真实的教学环境，通过角色扮演和模拟学习过程来研究不同学习者的学习行为和认知发展。以下是解决这些问题的具体方法：

1. 构建学习者档案（Profile Construction）

  • 教师代理（Teacher Agent）：负责传授知识、布置任务、组织教学活动、评估学习者表现并提供指导。
  • 学习者代理（Learner Agents）：分为四种类型，每种类型具有不同的学习动机、自我概念和学习策略：
    • 深度学习者（Deep Learner）：内在动机驱动，追求深度理解，自我概念较高。
    • 表面学习者（Surface Learner）：外在动机驱动，依赖记忆和模式匹配，自我概念中等。
    • 懒惰学习者（Lazy Learner）：动机最低，倾向于避免努力，自我概念较低。
    • 普通学习者（General Learner）：没有预定义的档案，作为基线模型，用于观察LLM的默认行为。

2. 学习和改进（Learning and Improvement）

  • 学习周期：模拟一个12个月的学习过程，包括每周学习、每月策略选择、定期测试和同伴互动。
    • 每周学习：学习者学习材料、做笔记、完成每周测试。
    • 每月策略选择：学习者在知识巩固和认知反思之间做出选择。
    • 定期测试：通过月考、期中考试和期末考试评估学习者的知识和能力发展。
    • 同伴互动和辩论：模拟社会学习，学习者在有不同答案的问题上进行辩论。

3. 记忆机制（Memory Mechanism）

  • 短期记忆：存储最近的对话内容，保持上下文连贯性。
  • 长期记忆：存储学习者的完整学习历史，包括知识总结、考试答案、自我反思等，支持个性化帮助和时间对齐。

4. 能力评估（Competent Assessment）

  • 性能评估：通过初始考试、每周练习、月考和期末考试评估学习者的知识和能力发展。
  • 心理评估：学习者根据自己的历史自我概念分数和其他学习者的考试成绩更新自我概念分数。

5. 实验设置（Experimental Setups）

  • 测试套件构建：以英语语法学习为测试任务，构建了一个新的测试套件，包括知识要点和测试问题。
  • 实验实施：使用Qwen-2.5-72B-Instruct作为教师代理，Qwen-2.5-7B-Instruct作为学习者代理，进行多次独立运行以确保结果的稳健性。

6. 实验结果和分析（Experimental Results and Analysis）

  • 认知和学习发展（RQ1）：通过月考成绩、不同类型问题的答题情况以及初始和最终考试的对比，分析学习者的认知发展。
  • 行为和认知模式（RQ2）：分析学习者在学习策略和推理质量方面的不同表现。
  • 自我概念演变（RQ3）：跟踪学习者的自我概念如何随时间演变。
  • 同伴影响（RQ4）：评估学习者在辩论中对同伴影响的反应。
  • 普通学习者的出现行为（RQ5）：研究普通学习者（基线模型）的行为，揭示其默认学习模式。

通过上述方法，LearnerAgent框架能够有效地模拟和分析不同学习者的行为和认知发展，揭示了深度学习者、表面学习者和懒惰学习者之间的显著差异，以及普通学习者（基线模型）的默认行为模式。这些发现为理解LLMs的行为提供了新的视角，并为教育和人工智能领域的研究提供了有价值的见解。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中设计了一系列实验来评估LearnerAgent框架的有效性，并回答了以下研究问题（RQs）：

RQ1: 学习者在学习过程中展现出哪些知识获取和认知发展过程？他们能否解决陷阱问题？

  • 实验设计：跟踪不同学习者在12个月学习过程中的月考表现，分析他们在不同类型题目（复习题、陷阱题和知识整合题）上的表现，以及从初始考试到最终考试的整体表现和推理能力的变化。
  • 实验结果：
    • 月考表现：所有学习者在12个月的学习过程中都显示出成绩的上升趋势，但存在波动。深度学习者和普通学习者表现较好，而懒惰学习者和表面学习者表现较差。
    • 不同类型题目的表现：
      • 复习题：表面学习者在复习题上表现最佳，深度和普通学习者表现中等，懒惰学习者表现最差。
      • 陷阱题：深度学习者在陷阱题上表现最佳，显示出对知识的深度理解和泛化能力。表面和普通学习者在陷阱题上表现较差，显示出对知识的表面理解和依赖记忆。
      • 知识整合题：所有学习者在知识整合题上的表现都较好，普通学习者表现最佳，显示出对知识的长期积累能力。
    • 初始和最终考试：深度学习者在初始和最终考试中表现出最长的推理长度和稳定的性能提升。表面和懒惰学习者虽然推理长度增加，但推理质量仍然较低，显示出浅层次的响应。普通学习者在推理长度和性能上都有中等程度的提升。

RQ2: 每个学习者有哪些独特的行为和认知模式？

  • 实验设计：分析学习者在学习策略和推理质量方面的差异，包括学习策略（如总结、反思或休息）的选择和推理长度、逻辑连接词的使用。
  • 实验结果：
    • 学习策略：所有学习者大多选择学习而不是休息，但懒惰学习者休息的比例略高，显示出较低的学习动机。
    • 推理长度：深度学习者产生最长的解释，显示出强烈的认知参与和对解释的关注。表面和懒惰学习者产生较短的响应，显示出最小的努力或表面记忆。
    • 逻辑连接词的使用：深度学习者在推理中使用最多的逻辑连接词，尤其是对比连接词，显示出高级别的思维能力。其他学习者使用较少的对比连接词，更多依赖简单的因果连接词，显示出更线性的思维方式。

RQ3: 学习者的自我概念如何随学习过程演变？

  • 实验设计：跟踪学习者在12个月学习过程中的自我概念变化，分析他们的自我概念分数如何随时间和表现反馈而变化。
  • 实验结果：
    • 深度学习者：保持较高且稳定的自我概念分数，显示出稳定的信心，不受短期表现变化或同伴比较的影响。
    • 表面学习者：显示出轻微的下降，表明其自我概念较脆弱，易受变化结果的影响。
    • 懒惰学习者：从最低的自我概念开始，显示出适度的改善，可能是因为小的累积收益。
    • 普通学习者：从一个中等的自我概念水平开始，显示出强烈的、稳定的增长趋势，这反映了基础LLM逐渐形成动态自我概念，有时过于乐观。

RQ4: 学习者如何对同伴影响做出反应？

  • 实验设计：通过辩论机制评估学习者在互动讨论中对同伴影响的反应，定义了三个指标：说服（成功说服同伴）、抵抗错误（正确拒绝错误的同伴论点）和接受正确（在接收到正确论据时更新信念）。
  • 实验结果：
    • 深度学习者：在说服和抵抗错误方面表现最佳，同时保持较高的接受正确率，显示出既能够捍卫自己的观点，又能接受有效的反馈。
    • 表面学习者：接受正确率高，但说服率低，显示出在面对错误论点时的抵抗力较弱。
    • 懒惰学习者：在说服和抵抗错误方面表现最差，显示出对错误信息的易感性。
    • 普通学习者：在说服方面表现较好，但在抵抗错误和接受正确方面表现较弱，显示出对同伴错误信息的易感性。

RQ5: 基础LLM（普通学习者）的出现学习档案是什么？

  • 实验设计：分析普通学习者在所有任务中的行为，将其视为基础模型的学习轨迹。
  • 实验结果：
    • 表现：普通学习者在知识整合题上表现较好，但在陷阱题上表现较差，显示出对知识的表面理解和依赖记忆。
    • 辩论表现：普通学习者在辩论中表现出较低的说服率和抵抗错误率，显示出对错误信息的易感性。
    • 自我概念：普通学习者的自我概念逐渐增长，显示出过度的自信，但这种自信并未得到深度理解的支持。

验证实验的普适性

  • 实验设计：为了验证LearnerAgent框架的普适性，论文还使用了基于LLaMA3.1-8B-Instruct的学习者进行了实验。
  • 实验结果：
    • 月考表现：所有基于LLaMA的学习者在12个月的学习过程中都显示出成绩的上升趋势，但深度学习者表现最佳，表面学习者表现最差。
    • 不同类型题目的表现：
      • 复习题：深度学习者在复习题上表现最佳。
      • 陷阱题：深度学习者在陷阱题上表现最佳，普通和表面学习者表现较差。
      • 知识整合题：普通学习者在知识整合题上表现最佳。
    • 学习策略和推理模式：与基于Qwen的学习者类似，基于LLaMA的学习者也显示出不同的学习策略和推理模式，深度学习者表现出更长的推理长度和更高的逻辑连接词使用频率。

通过这些实验，论文展示了LearnerAgent框架能够有效地模拟和分析不同学习者的行为和认知发展，揭示了深度学习者、表面学习者和懒惰学习者之间的显著差异，以及普通学习者（基线模型）的默认行为模式。这些发现为理解LLMs的行为提供了新的视角，并为教育和人工智能领域的研究提供了有价值的见解。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文提出的LearnerAgent框架在模拟人类学习行为方面取得了显著成果，但仍有许多可以进一步探索的方向。以下是一些潜在的研究方向：

1. 跨领域学习

  • 研究问题：当前研究集中在英语语法学习上，未来可以扩展到其他学科领域，如数学、科学、历史等，以验证框架在不同知识领域的适用性。
  • 方法：构建针对不同学科的学习任务和测试套件，调整学习者档案以适应不同学科的学习特点。

2. 长期学习效果

  • 研究问题：目前的模拟周期为12个月，可以进一步延长学习周期，观察学习者在更长时间内的认知发展和行为变化。
  • 方法：扩展模拟时间，增加更多的学习阶段和评估点，分析学习者在长期学习中的适应性和持续进步能力。

3. 学习者多样性

  • 研究问题：虽然已经定义了四种学习者类型，但现实中学习者的行为和认知模式更为复杂多样。可以进一步细化学习者档案，引入更多维度（如学习风格、情绪状态、社会经济背景等）。
  • 方法：增加学习者档案的维度，设计更复杂的实验来评估不同维度对学习行为的影响。

4. 动态学习环境

  • 研究问题：当前的模拟环境相对静态，未来可以引入动态变化的学习环境，如教学方法的变化、学习资源的更新等，以研究学习者对环境变化的适应能力。
  • 方法：设计动态变化的教学活动和学习资源，观察学习者在不同环境下的学习策略和认知发展。

5. 学习者之间的互动

  • 研究问题：目前的同伴互动主要通过辩论形式进行，未来可以探索更多形式的互动，如小组合作、项目式学习等，以研究不同互动形式对学习效果的影响。
  • 方法：设计多样化的互动形式，分析学习者在不同互动形式下的表现和认知发展。

6. 学习者的情感和动机

  • 研究问题：学习者的情感和动机对其学习行为有重要影响，未来可以进一步研究学习者的情感状态和动机变化，以及如何通过教学干预来调节这些因素。
  • 方法：引入情感和动机的评估指标，设计实验来研究教学干预对学习者情感和动机的影响。

7. 模型优化

  • 研究问题：虽然LearnerAgent框架已经能够模拟多种学习行为，但仍有改进空间，特别是在提高学习者推理能力和深度理解方面。
  • 方法：探索新的模型架构和训练方法，优化学习者的推理能力和深度理解能力，减少对表面模式的依赖。

8. 教育干预的有效性

  • 研究问题：研究不同的教育干预措施（如个性化学习计划、反馈机制、激励措施等）对学习者行为和认知发展的具体影响。
  • 方法：设计和实施不同的教育干预措施，通过实验评估其对学习者表现和认知发展的实际效果。

9. 跨文化研究

  • 研究问题：不同文化背景下的学习者可能表现出不同的学习行为和认知模式，未来可以开展跨文化研究，比较不同文化背景下学习者的行为差异。
  • 方法：在不同文化背景下进行实验，分析文化因素对学习者行为和认知发展的影响。

10. 模型的可解释性

  • 研究问题：进一步提高模型的可解释性，使教育工作者和研究人员能够更好地理解学习者的行为和认知过程。
  • 方法：开发新的解释工具和技术，提供更详细的模型解释和可视化，帮助研究人员和教育工作者更好地理解学习者的行为模式。

通过这些进一步的研究方向，可以更全面地理解和优化LearnerAgent框架，使其在模拟人类学习行为方面更加准确和有效，为教育和人工智能领域的研究提供更深入的见解。

Q: 总结一下论文的主要内容

A:

Authors: Yu Yuan, Lili Zhao, Wei Chen, Guangting Zheng, Kai Zhang, Mengdi Zhang, Qi Liu

Categories: cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.05622v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.05622v1

Published: 2025-08-07T17:57:46Z

8. The Missing Reward: Active Inference in the Era of Experience

This paper argues that Active Inference (AIF) provides a crucial foundation for developing autonomous AI agents capable of learning from experience without continuous human reward engineering. As AI systems begin to exhaust high-quality training data and rely on increasingly large human workforces for reward design, the current paradigm faces significant scalability challenges that could impede progress toward genuinely autonomous intelligence. The proposal for an ``Era of Experience,’’ where agents learn from self-generated data, is a promising step forward. However, this vision still depends on extensive human engineering of reward functions, effectively shifting the bottleneck from data curation to reward curation. This highlights what we identify as the \textbf{grounded-agency gap}: the inability of contemporary AI systems to autonomously formulate, adapt, and pursue objectives in response to changing circumstances. We propose that AIF can bridge this gap by replacing external reward signals with an intrinsic drive to minimize free energy, allowing agents to naturally balance exploration and exploitation through a unified Bayesian objective. By integrating Large Language Models as generative world models with AIF’s principled decision-making framework, we can create agents that learn efficiently from experience while remaining aligned with human values. This synthesis offers a compelling path toward AI systems that can develop autonomously while adhering to both computational and physical constraints.

中文摘要

本文认为主动推理（AIF）为开发能够从经验中学习而无需持续人类奖励设计的自主AI代理提供了重要基础。随着AI系统开始耗尽高质量的训练数据，并依赖日益庞大的人力资源进行奖励设计，目前的范式面临着显著的可扩展性挑战，这可能会阻碍向真正自主智能的进展。提出的“经验时代”概念，即代理从自生成数据中学习，是向前迈出的一个有希望的步伐。然而，这一愿景仍然依赖于大量的人类奖励函数工程，实际上将瓶颈从数据整理转移到了奖励整理。这突显了我们所识别的 extbf{基础代理差距}：当代AI系统无法自主制定、适应和追求目标以应对不断变化的环境。我们建议AIF可以通过用内在驱动最小化自由能来填补这一差距，使代理能够通过统一的贝叶斯目标自然平衡探索与开发。通过将大型语言模型整合为生成的世界模型与AIF的原则性决策框架，我们可以创建有效从经验中学习并与人类价值观保持一致的代理。这种综合方法为能够自主发展的AI系统提供了一条引人注目的道路，同时遵循计算和物理约束。

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核心问题是当代人工智能（AI）系统在自主学习和适应环境变化方面的能力不足，特别是在无需持续人类奖励工程的情况下。具体来说，论文关注以下几个关键问题：

  1. 数据和计算资源的限制（Resource Saturation）：

    • 当前AI系统依赖于大量的数据和计算资源来实现性能提升，但高质量数据的稀缺性以及训练成本的急剧增加使得这种依赖变得不可持续。例如，高质量的文本数据预计在未来十年内将被耗尽，而训练大型模型的成本和能源消耗也在不断增加。

  2. 外部认知依赖（Externalized Cognition）：

    • 当前的AI系统依赖于大量的人类认知工作，如数据标注、偏好调整和安全监督等。这种依赖不仅增加了成本，还限制了AI系统的自主性。例如，人类标注者在处理有毒内容时可能会遭受心理创伤，而且随着模型能力的提升，对人类专业知识的需求也在不断增加。

  3. 自主代理的目标设定和适应能力（Grounded-Agency Gap）：

    • 当前的AI系统缺乏自主地设定、评估和适应目标的能力。即使在“体验时代”（Era of Experience）的愿景中，AI代理仍然依赖于人类设计的奖励函数来指导其行为。这种依赖导致了从数据整理到奖励整理的瓶颈转移，而没有真正解决AI系统的自主性问题。

  4. 可持续性和效率问题：

    • 当前的AI训练方法在能源效率方面存在严重问题，训练大型模型需要大量的能源，这不仅对环境造成压力，也限制了AI研究的普及和可持续性。

论文提出，通过采用主动推理（Active Inference, AIF）框架，结合大型语言模型（LLMs）作为生成性世界模型，可以解决上述问题，实现真正自主的AI代理，这些代理能够在不断变化的环境中自主学习和适应，同时保持与人类价值观的一致性。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中引用了多个相关研究来支持其论点和提出的方法。以下是一些关键的相关研究：

数据和计算资源的限制（Resource Saturation）

  • [3] Pablo Villalobos et al. (2024): 研究了大型语言模型（LLMs）的扩展极限，指出高质量人类生成数据的稀缺性，并预测高质量英文文本数据将在未来十年内耗尽。
    • 贡献: 提供了关于数据稀缺性的实证研究，支持了论文中关于数据资源限制的论点。
  • [4] Nostalgebraist (2022): 分析了Chinchilla模型的扩展，探讨了模型规模与训练数据之间的关系，指出在大规模数据和模型训练中存在效率问题。
    • 贡献: 为论文中关于数据和计算资源限制的讨论提供了进一步的实证支持。
  • [7] Alex Kantrowitz (2024): 报道了大学在AI研究中的资源不足问题，强调了当前AI研究的高成本和资源集中化趋势。
    • 贡献: 揭示了AI研究的经济和资源障碍，支持了论文中关于资源饱和的论点。

外部认知依赖（Externalized Cognition）

  • [8] Seongho Son et al. (2024): 研究了偏好漂移（preference drift）问题，指出人类偏好随时间变化，导致标准算法逐渐失去对齐。
    • 贡献: 说明了人类偏好动态变化的挑战，支持了论文中关于外部认知依赖的论点。
  • [10] Yuntao Bai et al. (2022): 探讨了通过人类反馈进行强化学习的挑战，指出标注者之间的不一致性以及人类判断的不稳定性。
    • 贡献: 提供了关于人类标注和偏好调整问题的实证研究，支持了论文中关于外部认知依赖的讨论。
  • [14] Karen Grey (2023): 报道了OpenAI在人类反馈强化学习（RLHF）上的巨额支出，强调了AI系统对人类劳动的依赖。
    • 贡献: 揭示了AI系统对人类劳动的依赖程度，支持了论文中关于外部认知依赖的论点。

主动推理（Active Inference, AIF）相关研究

  • [27] Karl Friston et al. (2010): 提出了主动推理框架，将感知和行动统一为一个贝叶斯推断过程。
    • 贡献: 为论文中提出的AIF框架提供了理论基础。
  • [29] Noor Sajid et al. (2021): 比较了主动推理与其他强化学习方法，展示了AIF在探索和利用方面的优势。
    • 贡献: 提供了AIF在强化学习中的应用实例，支持了论文中关于AIF优势的讨论。
  • [33] Alexander Tschantz et al. (2020): 探讨了通过主动推理实现强化学习的方法，展示了AIF在样本效率和探索方面的优势。
    • 贡献: 为论文中关于AIF与强化学习结合的讨论提供了理论支持。

大型语言模型（LLMs）相关研究

  • [38] Sang Michael Xie et al. (2022): 研究了大型语言模型中的上下文学习，指出这些模型通过隐式贝叶斯推断进行学习。
    • 贡献: 为论文中关于LLMs作为生成性世界模型的讨论提供了理论支持。
  • [39] Samuel Müller et al. (2024): 展示了大型语言模型在贝叶斯推断方面的潜力，支持了论文中关于LLMs与AIF结合的可行性。
    • 贡献: 提供了LLMs在贝叶斯推断方面的实证研究，支持了论文中关于LLMs作为AIF世界模型的讨论。
  • [40] Taylor Webb et al. (2023): 研究了大型语言模型在类比推理方面的表现，展示了其在复杂任务中的能力。
    • 贡献: 为论文中关于LLMs在复杂推理任务中的应用提供了实证支持。

这些研究为论文中提出的主动推理框架和大型语言模型的结合提供了理论和实证基础，支持了论文关于解决当前AI系统自主性和可持续性问题的主张。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文提出了一种结合主动推理（Active Inference, AIF）和大型语言模型（LLMs）的方法来解决当前人工智能系统在自主学习和适应环境变化方面的能力不足问题。以下是论文提出的具体解决方案和实现路径：

1. 主动推理（Active Inference, AIF）

主动推理框架将感知和行动统一为一个贝叶斯推断过程，通过最小化自由能量（Free Energy）来实现智能行为。这种方法有以下几个关键优势：

  • 内在动机：AIF通过最小化自由能量来驱动智能行为，而不是依赖外部奖励信号。这使得代理能够自然地平衡探索和利用。
  • 统一目标：AIF提供了一个统一的目标（最小化自由能量），将感知（更新信念）和行动（选择策略）结合起来，避免了传统强化学习中感知和行动分离的问题。
  • 自然探索：AIF通过信息增益（epistemic value）和实用价值（pragmatic value）的平衡，自然地驱动探索和利用，无需额外的探索机制。

2. 大型语言模型（LLMs）作为生成性世界模型

论文提出利用大型语言模型（LLMs）作为AIF代理的生成性世界模型。LLMs具有以下优势：

  • 丰富的世界知识：LLMs在大规模文本数据上进行训练，具备丰富的常识和世界知识，能够生成和管理AIF代理的生成性模型。
  • 贝叶斯推理能力：LLMs的架构（如Transformer）能够隐式地进行贝叶斯推理，这使得它们可以作为AIF代理的推理引擎。
  • 可扩展性：LLMs的可扩展性使得AIF代理能够在复杂的任务中进行高效的推理和决策。

3. AIF与LLMs的结合

论文提出了一个具体的架构，将LLMs与AIF结合起来，实现自主智能代理。具体实现路径如下：

  • 生成性世界模型：LLMs作为生成性世界模型，提供对环境的动态理解和预测。
  • AIF控制循环：AIF框架指导代理的探索、学习和行动选择，通过最小化自由能量来实现目标。
  • 在线更新：代理通过经验不断更新其世界模型，保持与环境的同步。

4. 具体实现案例

论文通过一个具体的案例——自主实验室助手（Autonomous Lab Assistant）——来展示AIF与LLMs结合的实现过程。以下是案例的详细步骤：

  • 初始设置：代理开始时具有一个自然语言生成性模型，包括观察模型、转移模型和偏好。
  • 感知和信念更新：代理通过视觉系统观察到pH指示剂显示黄色，触发信念更新，确认pH值低于7.0。
  • 策略生成和选择：代理生成多个候选策略，并通过计算预期自由能量（EFE）来选择最优策略。
  • 执行和学习：代理执行选定的策略，如精确测量pH值并小心滴定NaOH，同时通过经验更新其世界模型。

5. 能量效率和可持续性

论文还探讨了AIF在能量效率方面的优势，指出AIF的自由能量最小化机制不仅在计算上更高效，而且在物理上也更可持续。具体来说：

  • 信息增益：AIF通过信息增益来替代随机探索，减少了不必要的计算和能量消耗。
  • 增量更新：AIF通过增量更新信念，避免了大规模参数调整，减少了能量消耗。
  • 自然记忆衰减：AIF通过自然记忆衰减机制，避免了能量密集型的“遗忘”过程。

6. 未来研究方向

论文提出了未来研究的方向，包括：

  • 能量感知基准：建立能量感知基准，报告每决策的焦耳数，以评估不同学习范式的能量效率。
  • 原型开发：开发LLM-AIF混合代理，应用于机器人任务，验证其在实际环境中的表现。
  • 行为评估套件：开发评估有界理性行为的套件，以确保代理在资源受限的情况下能够做出合理的决策。

通过上述方法，论文提出了一种新的AI代理架构，能够在无需持续人类奖励工程的情况下自主学习和适应环境变化，同时保持与人类价值观的一致性。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文本身没有进行具体的实验，而是一个概念性的研究，提出了一个理论框架和架构设计。然而，论文通过一个具体的案例——自主实验室助手（Autonomous Lab Assistant）——来展示所提出的主动推理（AIF）与大型语言模型（LLMs）结合的理论框架如何在实际场景中运作。这个案例起到了一个概念验证的作用，展示了AIF与LLMs结合的潜力和优势。

自主实验室助手案例

论文通过一个详细的执行追踪（execution trace）来展示AIF与LLMs结合的代理如何在实验室环境中处理一个具体的任务。以下是案例的主要步骤和结果：

1. 初始设置

  • 生成性世界模型：代理开始时具有一个自然语言生成性模型，包括观察模型、转移模型和偏好。
    • 观察模型：描述了pH指示剂、荧光计、温度探头和溢出检测器的行为。
    • 转移模型：描述了添加酸或碱对pH值的影响，以及酶在高温下变性的行为。
    • 偏好：包括安全约束（如避免腐蚀性试剂接触工作台）和实验目标（如保持酶活性）。

2. 感知和信念更新

  • 初始观察：视觉系统报告pH指示剂显示黄色，这与代理的初始信念（pH值为7.4）相矛盾。
  • 信念更新：代理通过贝叶斯推断更新其信念，确认pH值低于7.0。
    • 先验信念：P(pH = 7.4) = 0.85
    • 似然：P(yellow|pH = 7.4) ≈ 0.01
    • 后验信念：P(pH < 7.0|yellow) = 0.94

3. 策略生成和选择

  • 策略生成：代理生成多个候选策略，并通过计算预期自由能量（EFE）来评估每个策略。

    • 策略1：精确测量pH值，然后小心滴定NaOH。
      • 信息增益：0.9
      • 偏好对齐：0.95
      • 风险：0.05
      • EFE：0.2
    • 策略2：立即添加10µL NaOH。
      • 信息增益：0.1
      • 偏好对齐：0.7
      • 风险：0.3
      • EFE：0.6
    • 策略3：请求人类协助。
      • 信息增益：0.5
      • 偏好对齐：0.9
      • 风险：0.1
      • EFE：0.4
    • 策略4：丢弃并重新开始。
      • 信息增益：0.0
      • 偏好对齐：0.6
      • 风险：0.1
      • EFE：0.8
  • 策略选择：代理选择EFE最小的策略1，即精确测量pH值，然后小心滴定NaOH。

4. 执行和学习

  • 执行：代理执行选定的策略，包括精确测量pH值和小心滴定NaOH。

    • pH测量结果：pH = 6.2 ± 0.05
    • 计算所需NaOH量：6µL的1M NaOH溶液
    • 安全执行：代理在执行滴定过程中进行安全检查，确保没有溢出。

  • 学习：代理通过经验更新其世界模型，包括观察模型、转移模型和偏好。

    • 更新观察模型：确认黄色指示剂可靠地预测pH < 7.0。
    • 更新转移模型：确认6µL的1M NaOH溶液可以将1mL缓冲液的pH值提高1.18 ± 0.05单位。
    • 更新偏好：确认pH值验证前的滴定可以显著降低自由能量。

5. 结果和分析

  • 最终观察：

    • pH指示剂：绿色（中性）
    • pH探头：7.38 ± 0.05
    • 溢出检测器：无溢出
    • 时间：4分钟

  • 自由能量动态：

    • 初始状态：0.5（基线不确定性）
    • 黄色观察：3.2（高惊喜/预测错误）
    • 测量后：0.8（状态不确定性降低）
    • 校正后：0.4（成功预测，低于基线）

  • 安全性分析：

    • 偏好编码：安全约束明确表示在偏好矩阵C中。
    • 策略评估：EFE计算自然惩罚风险行为。
    • 分层监督：执行控制器验证安全关键决策。
    • 持续监控：在整个执行过程中进行安全检查。

结论

这个案例展示了AIF与LLMs结合的代理如何在无需外部奖励工程的情况下，自主地感知环境、更新信念、生成策略并执行任务。通过最小化自由能量，代理能够自然地平衡探索和利用，并在复杂环境中做出安全、高效的决策。这个案例不仅验证了AIF与LLMs结合的理论框架，还展示了其在实际应用中的潜力和优势。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文提出了一个结合主动推理（AIF）和大型语言模型（LLMs）的框架，以解决当前人工智能系统在自主学习和适应环境变化方面的能力不足问题。尽管论文通过一个具体的案例展示了这一框架的潜力，但仍有许多可以进一步探索的点。以下是一些关键的研究方向和探索点：

1. 理论和算法改进

  • AIF的计算效率：
    • 挑战：AIF的精确贝叶斯推断在复杂环境中计算成本较高。
    • 探索方向：开发更高效的近似推断算法，例如变分推断和蒙特卡洛方法，以提高AIF在大规模任务中的可行性。
  • LLMs的推理能力：
    • 挑战：当前的LLMs在复杂多步推理任务中仍存在显著错误。
    • 探索方向：进一步研究和改进LLMs的推理能力，特别是在多步推理和逻辑推理方面。这可以通过更复杂的训练策略和模型架构来实现。

2. 实验和应用

  • 实际任务中的应用：
    • 挑战：验证AIF与LLMs结合的框架在实际任务中的有效性。
    • 探索方向：在更多实际任务中测试这一框架，例如机器人导航、医疗诊断、自动驾驶等，以评估其性能和适应性。
  • 多模态数据的整合：
    • 挑战：当前的LLMs主要处理文本数据，如何整合多模态数据（如视觉、听觉等）是一个挑战。
    • 探索方向：开发能够处理多模态数据的生成性世界模型，使AIF代理能够更全面地感知和理解环境。

3. 能量效率和可持续性

  • 能量效率的实证研究：
    • 挑战：虽然理论上AIF在能量效率方面具有优势，但需要实证研究来验证。
    • 探索方向：进行实验，测量不同学习范式（如AIF、传统RL等）在实际任务中的能量消耗，以评估AIF的实际节能效果。
  • 可持续性评估：
    • 挑战：评估AIF框架在大规模应用中的可持续性。
    • 探索方向：研究AIF框架在不同规模和复杂度任务中的资源消耗，提出优化策略以提高其可持续性。

4. 安全性和可靠性

  • 安全策略的验证：
    • 挑战：确保AIF代理在复杂环境中的安全性和可靠性。
    • 探索方向：开发和验证更先进的安全策略，确保代理在面对未知或危险情况时能够做出合理的决策。
  • 对抗性攻击的防御：
    • 挑战：AIF代理可能面临对抗性攻击，需要研究防御机制。
    • 探索方向：研究AIF代理在对抗性环境中的表现，开发防御机制以提高其鲁棒性。

5. 人类价值观对齐

  • 偏好学习和对齐：
    • 挑战：确保AIF代理的行为与人类价值观保持一致。
    • 探索方向：研究如何通过偏好学习和对齐机制，使AIF代理能够更好地理解和满足人类的需求。
  • 动态偏好调整：
    • 挑战：人类偏好是动态变化的，代理需要能够适应这些变化。
    • 探索方向：开发动态偏好调整机制，使AIF代理能够实时更新其偏好，以适应环境和用户需求的变化。

6. 可解释性和透明度

  • 决策过程的可解释性：
    • 挑战：AIF代理的决策过程可能难以理解，需要提高其可解释性。
    • 探索方向：研究如何使AIF代理的决策过程更加透明和可解释，例如通过可视化技术或生成解释性文本。
  • 用户信任和接受度：
    • 挑战：提高用户对AIF代理的信任和接受度。
    • 探索方向：研究用户对AIF代理的信任机制，开发策略以提高用户对代理的信任和接受度。

7. 跨领域应用

  • 跨领域迁移学习：
    • 挑战：AIF代理在不同领域之间的迁移学习能力。
    • 探索方向：研究如何使AIF代理能够将在一个领域中学习到的知识迁移到其他领域，提高其泛化能力。
  • 多代理系统：
    • 挑战：在多代理系统中协调和合作。
    • 探索方向：研究AIF代理在多代理系统中的协调和合作机制，以实现更复杂的任务。

通过这些研究方向和探索点，可以进一步验证和优化AIF与LLMs结合的框架，使其在实际应用中更加有效、高效和可靠。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 当然，以下是论文《The Missing Reward: Active Inference in the Era of Experience》的主要内容总结：

论文标题

The Missing Reward: Active Inference in the Era of Experience

作者

Bo Wen
IBM T.J. Watson Research Center, Yorktown Heights, NY

摘要

本文论证了主动推理（Active Inference, AIF）为开发能够从经验中学习的自主AI代理提供了关键基础，而无需持续的人类奖励工程。随着AI系统开始耗尽高质量训练数据，并依赖于越来越大的人类劳动力进行奖励设计，当前范式面临着显著的可扩展性挑战，这可能会阻碍真正自主智能的进步。尽管“体验时代”（Era of Experience, EoE）的提议——让代理从自生成数据中学习——是一个有希望的前进方向，但这一愿景仍然依赖于广泛的人类奖励函数工程，实际上只是将瓶颈从数据整理转移到了奖励整理。这突显了我们所识别的“基于代理的差距”（grounded-agency gap）：当代AI系统无法自主地制定、适应和追求目标以应对变化的情况。我们提出AIF可以通过用内在的自由能量最小化来替代外部奖励信号来弥合这一差距，使代理能够通过统一的贝叶斯目标自然地平衡探索和利用。通过将大型语言模型（LLMs）作为生成性世界模型与AIF的决策框架相结合，我们可以创建能够高效从经验中学习并保持与人类价值观一致的代理。这种结合为能够自主发展的AI系统提供了一条有说服力的路径，同时遵循计算和物理约束。

1. 引言

随着高质量人类生成数据的日益稀缺，新的方法必须出现以维持AI的进步。Silver和Sutton提出的“体验时代”（EoE）从静态的人类生成数据集转向动态的代理生成体验，AI代理通过与环境的互动持续学习，从而创建一个自我维持的循环，这些互动生成了持续训练和改进所需的数据。然而，EoE的蓝图留下了一个实际且可能具有决定性的问题：谁将设计将原始信号转化为有用指导的奖励函数？在Silver和Sutton自己的例子中，每个高级用户目标都需要调整不同的奖励函数。在终身、开放式代理所暗示的规模上，这仅仅是将瓶颈从整理训练数据转移到整理奖励函数，重新引入了Sutton的“苦涩教训”所警告的那种领域知识工程。

2. 当代AI的两大阴云

论文指出当代AI面临两大挑战：

  • 资源饱和：数据和计算资源的物理限制。高质量的人类文本数据正在迅速耗尽，而训练成本随着模型规模的增加呈超线性增长，导致研究资源集中在少数大型科技公司手中。
  • 外部化认知：当前的“自主”AI系统依赖于大量人类认知工作，如内容审核和标注，这不仅增加了成本，还限制了AI系统的自主性。

3. 基于代理的差距（Grounded-Agency Gap）

论文指出，当代AI系统缺乏自主制定、评估和适应目标的能力，这被称为“基于代理的差距”。为了弥合这一差距，代理必须能够感知其环境、根据变化的用户需求和环境调整目标，并在无需持续人类干预的情况下安全运行。论文讨论了两种流行的解决方案——奖励工程和自我游戏（self-play）——为何无法实现真正的代理能力。

4. 主动推理与语言模型：通往基于代理的道路

论文提出，主动推理（AIF）提供了解决基于代理差距的理论基础。AIF将感知和行动统一为一个贝叶斯推断过程，通过最小化自由能量来驱动智能行为。与传统的强化学习不同，AIF不需要外部奖励信号，而是通过内在的动机来平衡探索和利用。论文进一步提出，将大型语言模型（LLMs）作为生成性世界模型与AIF的决策框架相结合，可以创建能够从经验中高效学习并保持与人类价值观一致的代理。

5. 论文的主要贡献

  • 识别基于代理的差距：指出当代AI系统在自主制定、评估和适应目标方面的能力不足。
  • 提出AIF作为解决方案：展示AIF如何通过内在的自由能量最小化来替代外部奖励信号，实现真正的自主学习。
  • 结合LLMs和AIF：提出将LLMs作为生成性世界模型与AIF相结合，以实现高效、自主的AI代理。
  • 强调能量效率和可持续性：讨论AIF在能量效率方面的优势，以及其在可持续AI发展中的潜在作用。

6. 结论与展望

论文总结了AIF和LLMs结合的潜力，认为这种结合可以实现自主AI代理的发展，同时减少对大规模数据和计算资源的依赖。论文呼吁社区建立能量感知基准，开发LLM-AIF混合代理，并创建评估有界理性行为的工具。如果这些挑战得到解决，“体验时代”可能会像量子理论对物理学一样，对AI产生变革性的影响。

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: Bo Wen

Categories: cs.AI, nlin.AO, physics.bio-ph, physics.comp-ph, physics.hist-ph

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.05619v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.05619v1

Published: 2025-08-07T17:57:12Z

9. Learning to Reason for Factuality

Reasoning Large Language Models (R-LLMs) have significantly advanced complex reasoning tasks but often struggle with factuality, generating substantially more hallucinations than their non-reasoning counterparts on long-form factuality benchmarks. However, extending online Reinforcement Learning (RL), a key component in recent R-LLM advancements, to the long-form factuality setting poses several unique challenges due to the lack of reliable verification methods. Previous work has utilized automatic factuality evaluation frameworks such as FActScore to curate preference data in the offline RL setting, yet we find that directly leveraging such methods as the reward in online RL leads to reward hacking in multiple ways, such as producing less detailed or relevant responses. We propose a novel reward function that simultaneously considers the factual precision, response detail level, and answer relevance, and applies online RL to learn high quality factual reasoning. Evaluated on six long-form factuality benchmarks, our factual reasoning model achieves an average reduction of 23.1 percentage points in hallucination rate, a 23% increase in answer detail level, and no degradation in the overall response helpfulness.

中文摘要

推理大型语言模型（R-LLMs）在复杂推理任务上取得了显著进展，但在事实准确性方面往往表现不佳，与非推理模型相比，在长格式事实准确性基准上产生了显著更多的幻觉。然而，将在线强化学习（RL），这项最近R-LLM进展的关键组件，扩展到长格式事实准确性设置面临几个独特挑战，因为缺乏可靠的验证方法。之前的工作利用了自动事实评估框架，如FActScore，以在离线RL设置中策划偏好数据，但我们发现直接将此类方法作为在线RL中的奖励会导致多种方式的奖励破解，例如产生较少详细或相关的响应。我们提出了一种新颖的奖励函数，能够同时考虑事实准确性、响应详细程度和答案相关性，并应用在线RL以学习高质量的事实推理。在六个长格式事实准确性基准上的评估中，我们的事实推理模型在幻觉率上平均降低了23.1个百分点，答案详细程度提高了23%，而整体响应的有用性没有下降。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决 Reasoning Large Language Models (R-LLMs) 在长篇事实性（long-form factuality）任务中事实性（factuality）不足的问题。尽管 R-LLMs 在复杂推理任务（如数学和编程）上取得了显著进展，但它们在长篇事实性任务中往往会产生更多的幻觉（hallucinations），即生成与事实不符的内容。这限制了它们在需要高事实准确性的复杂任务中的应用。

具体来说，论文的主要研究问题是：

  • 能否学习到能够提高 R-LLM 事实性的推理策略？

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了以下相关研究：

Reasoning Large Language Models

  • OpenAI-o1 (OpenAI, 2024) 和 DeepSeek-R1 (DeepSeek-AI, 2025b)：这些模型通过引入长链思考（Long Chain-of-Thought, Long CoT）过程，在复杂推理任务（如数学和编程）上取得了显著进展。然而，这些模型在长篇事实性任务中更容易产生幻觉。
  • QwQ-32B (Qwen-Team, 2025)：这是一个较小的 R-LLM，通过强化学习（Reinforcement Learning, RL）技术提升了推理能力。
  • LIMO (Ye et al., 2025) 和 s1 (Muennighoff et al., 2025)：这些研究挑战了大规模训练数据的必要性，展示了即使使用较少的蒸馏监督微调（SFT）数据也能取得竞争性能。

LLM Post-Training for Factuality

  • FLAME (Lin et al., 2024) 和 FACTORY (Chen et al., 2025a)：这些工作通过监督微调（SFT）和离线强化学习（如 DPO）方法来提升 LLM 的事实性。
  • Tian et al. (2023)：提出了通过监督微调提升 LLM 事实性的方法。
  • Zhang et al. (2024)：研究了在不熟悉的领域进行微调对 LLM 事实性的影响。
  • Kang et al. (2025) 和 Gekhman et al. (2024)：这些研究指出，微调时使用不熟悉的领域知识可能会增加幻觉。

Long-Form Factuality Evaluation

  • FactScore (Min et al., 2023) 和 SAFE (Wei et al., 2024)：这些方法通过将长篇回答分解为原子声明，并使用 LLM 验证这些声明的正确性来评估长篇回答的事实性。
  • VeriScore (Song et al., 2024)：这是一个改进的长篇事实性评估方法，通过使用 Google Search 搜索相关证据文档来验证声明的正确性。

Online RL for LLMs

  • GRPO (Shao et al., 2024)：这是一种在线强化学习算法，通过优化相对优势来提升模型性能。
  • Dr. GRPO (Liu et al., 2025)：对 GRPO 的改进，用于提升在线强化学习的效果。

Agentic Factual Reasoning

  • SearchR1 (Jin et al., 2025)：研究了如何通过强化学习训练 LLM 在回答问题时利用搜索引擎来提升事实性，但主要集中在短篇事实性问题上。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文提出了一种新的在线强化学习（online RL）方法，通过设计一个综合的奖励函数来优化长篇事实性（long-form factuality）任务中的推理能力。具体步骤如下：

1. 奖励函数设计

论文设计了一个综合的奖励函数，同时考虑了以下三个关键因素：

  • 事实精确度（Factual Precision, (R_{\text{fact}})）：通过 VeriScore 评估回答中支持的声明数量与总声明数量的比例。
  • 回答细节水平（Response Detail Level, (R_{\text{dtl}})）：通过 VeriScore 评估回答中支持的声明数量，使用对数函数进行缩放，以避免过度奖励长回答。
  • 回答相关性（Answer Relevance, (R_{\text{rel}})）：通过 LLM-as-a-Judge 方法评估回答的整体质量和相关性，确保回答与问题紧密相关。

奖励函数定义为： [ R(y|x) = \begin{cases} -1.0, & \text{if } y \text{ is malformed} \ R_{\text{fact}} + \lambda \cdot R_{\text{dtl}} + \mu \cdot R_{\text{rel}}, & \text{otherwise} \end{cases} ] 其中，(\lambda) 和 (\mu) 是超参数，用于控制细节水平和回答质量的权重。

2. 可扩展的 VeriScore 实现

为了使奖励函数适用于在线 RL，论文实现了一个可扩展的 VeriScore 版本，通过以下优化措施显著提高了计算效率：

  • 并行化操作：将 LLM 请求批量发送，提高处理速度。
  • 非阻塞异步 API 调用：优化证据文档搜索速度。
  • 使用 Matrix 库：基于 vLLM 的快速 LLM 推理引擎，支持多副本服务，提高吞吐量。

这些优化使得单个回答的验证时间从原来的 2 分钟缩短到不到 5 秒。

3. 在线强化学习算法

论文采用 Group Relative Policy Optimization (GRPO) 作为在线 RL 算法，优化上述奖励函数。GRPO 通过采样一组回答并计算每个回答的相对优势来优化策略。具体来说，GRPO 的损失函数为： [ L_{\text{GRPO}} = -\mathbb{E}{G \sim \pi{\theta_{\text{old}}}} \left[ \sum_{y_i \in G} \left( \min \left( \frac{\pi_{\theta}(y_i|x, y_{<i})}{\pi_{\theta_{\text{old}}}(y_i|x, y_{<i})} A(y_i), \text{clip}{\epsilon} \left( \frac{\pi{\theta}(y_i|x, y_{<i})}{\pi_{\theta_{\text{old}}}(y_i|x, y_{<i})} \right) A(y_i) \right) \right) \right] ] 其中，(A(y_i)) 是每个回答的相对优势。

4. 训练数据准备

为了训练事实性推理模型，论文生成了合成的训练提示（prompts），这些提示既多样化又需要事实知识来回答。具体方法是：

  • 使用 Llama 42 生成合成提示，结合来自 WildChat 的多样化提示和来自 LongFact 的事实性提示。
  • 生成了 7k 个合成提示，分为 3k 个用于 SFT 的数据集和 4k 个用于 RL 的数据集。

5. 离线训练

在应用在线 RL 之前，论文首先进行了监督微调（SFT），以确保模型能够遵循长链思考（Long CoT）格式。具体步骤如下：

  • 使用手动编写的 2-shot 示例提示基础模型生成 10 个回答。
  • 使用 VeriScore 选择事实精确度最高的回答作为 SFT 的目标。

6. 实验评估

论文在六个长篇事实性基准数据集上评估了提出的方法，包括 LongFact、FAVA、AlpacaFact、Biography、FactBench-Hard 和 FACTORY。实验结果表明，使用在线 RL 训练的事实性推理模型在减少幻觉率和提高回答细节水平方面取得了显著效果，同时保持了回答的整体相关性和质量。

7. 消融实验

论文还进行了消融实验，分析了奖励函数中各个组成部分的影响。结果表明，综合考虑事实精确度、回答细节水平和回答相关性的奖励函数能够有效避免奖励欺骗（reward hacking），并取得更好的性能。

8. 分析推理链

论文还分析了训练后的模型生成的推理链（CoT traces），发现模型在训练初期会增加回答的长度，随后通过微调推理策略来进一步提高事实精确度和回答相关性。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验：

1. 现有推理模型在长篇事实性基准上的评估

  • 实验目的：评估现有的 Reasoning Large Language Models (R-LLMs) 在长篇事实性任务中的表现，特别是它们的幻觉率（hallucination rate）。
  • 实验方法：选择了两个流行的 R-LLMs（DeepSeek-R1 和 QwQ-32B）和它们的非推理对应模型（DeepSeek-V3 和 Qwen-2.5-32B），在六个长篇事实性数据集上进行评估。
  • 实验结果：R-LLMs 的幻觉率平均比非推理模型高出 10 到 13 个百分点，表明现有 R-LLMs 在长篇事实性任务中更容易产生幻觉。

2. 离线事实性推理训练

  • 实验目的：通过离线强化学习方法（如监督微调 SFT 和直接偏好优化 DPO）提升模型的事实性。
  • 实验方法：
    • SFT：使用手动编写的 2-shot 示例提示基础模型生成 10 个回答，选择事实精确度最高的回答作为 SFT 的目标。
    • DPO：通过 VeriScore 评估回答的事实性，选择事实精确度差异最大的回答对作为偏好对进行训练。
  • 实验结果：
    • SFT：平均提高了 10.9 个百分点的事实精确度，但细节水平下降了 25% 以上。
    • DPO：进一步提高了事实精确度，但回答的整体质量显著下降（赢率低于 50%）。

3. 在线事实性推理训练

  • 实验目的：通过在线强化学习（如 GRPO）和新设计的奖励函数，直接优化长篇事实性的奖励。
  • 实验方法：
    • 使用优化后的 VeriScore 实现，结合 LLM-as-a-Judge 方法，构建综合奖励函数。
    • 采用 GRPO 算法进行在线训练，优化奖励函数。
  • 实验结果：
    • 平均事实精确度：比基础模型提高了 23.1 个百分点。
    • 回答细节水平：相对增加了 23%。
    • 赢率：与基础模型相比，赢率保持在 54.4%，表明回答的整体相关性和质量没有下降。

4. 奖励函数设计的消融实验

  • 实验目的：分析奖励函数中各个组成部分的影响，验证综合奖励函数的有效性。
  • 实验方法：
    • 逐步添加奖励函数的各个组成部分（(R_{\text{fact}})、(R_{\text{dtl}})、(R_{\text{rel}})），观察对模型性能的影响。
  • 实验结果：
    • 仅优化 (R_{\text{fact}})：提高了事实精确度，但回答的相关性下降。
    • 添加 (R_{\text{dtl}})：进一步提高了事实精确度和细节水平，但相关性继续下降。
    • 添加 (R_{\text{rel}})：成功解决了奖励欺骗问题，提高了回答的相关性，同时保持了较高的事实精确度和细节水平。

5. 推理链（CoT traces）分析

  • 实验目的：分析训练后的模型生成的推理链，了解模型在训练过程中的策略变化。
  • 实验方法：
    • 使用 Llama-3.1-70B-Instruct 识别推理链中的“元推理”策略。
    • 统计和分析最常用的推理策略。
  • 实验结果：
    • 推理链的长度在训练初期迅速增加，随后趋于稳定。
    • 模型采用了多样化的推理策略，如综合、分析、总结、解释等，这些策略更适合于事实性问题。

6. 实验数据集

  • LongFact：包含至少几个段落的回答。
  • FAVA：需要从多个来源获取准确长篇回答的细粒度幻觉基准。
  • AlpacaFact：从 AlpacaFarm 数据集中选取的事实性指令子集。
  • Biography：要求提供人物传记的问题。
  • FactBench-Hard：筛选出对事实性要求较高的挑战性问题。
  • FACTORY：新的人类验证长篇事实性基准，前沿 LLM 在此数据集上的表现仅约 40% 的事实精确度。

7. 实验评估指标

  • 事实精确度（Precision）：支持的声明数量与总声明数量的比例。
  • 细节水平（Detail Level）：支持的声明数量。
  • 赢率（Win Rate）：与基础模型相比，目标模型在回答质量上的胜率。

通过这些实验，论文验证了所提出方法在提升 R-LLMs 的长篇事实性推理能力方面的有效性。

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方向，以下是一些关键点：

1. 在代理设置中应用事实性推理（Agentic Factual Reasoning）

  • 背景：当前的研究主要集中在离线设置中的事实性推理，而在代理设置中，模型可以访问外部工具（如搜索引擎）来获取信息，这可能会显著提升其事实性。
  • 研究方向：将在线强化学习方法扩展到代理设置中，使模型能够在回答问题时主动查询外部信息源，从而提高回答的事实性和准确性。
  • 潜在方法：结合工具调用（如搜索引擎）和事实性奖励函数，训练模型在不确定时主动获取信息，并验证这些信息的准确性。

2. 奖励函数的进一步优化

  • 背景：虽然论文中提出的奖励函数在减少幻觉和提高细节水平方面取得了显著效果，但仍有改进空间。
  • 研究方向：探索更复杂的奖励函数设计，例如引入更多的子奖励，或者使用多目标优化方法来平衡不同的奖励成分。
  • 潜在方法：结合人类反馈和自动评估方法，设计更全面的奖励函数，以更好地反映人类对高质量回答的期望。

3. 模型的可扩展性和效率

  • 背景：尽管论文中实现了可扩展的 VeriScore 版本，但在线 RL 的计算成本仍然较高，尤其是在大规模数据集上。
  • 研究方向：进一步优化在线 RL 的效率，使其能够处理更大的数据集和更复杂的任务。
  • 潜在方法：开发更高效的并行化和分布式计算方法，或者探索更轻量级的模型架构来减少计算负担。

4. 跨领域和多语言的事实性推理

  • 背景：当前的研究主要集中在特定领域和语言上，但事实性推理在跨领域和多语言设置中同样重要。
  • 研究方向：扩展事实性推理方法到跨领域和多语言任务中，以提高模型在不同环境下的适应性和准确性。
  • 潜在方法：结合跨领域和多语言数据，设计能够处理多种语言和领域的模型架构。

5. 长期推理和上下文管理

  • 背景：在长篇事实性任务中，模型需要管理大量的上下文信息，以确保推理的连贯性和准确性。
  • 研究方向：研究如何改进模型的长期推理能力和上下文管理机制，以更好地处理复杂的长篇任务。
  • 潜在方法：开发新的上下文管理策略，如动态上下文更新和选择性记忆，以提高模型在长篇任务中的表现。

6. 对抗性测试和鲁棒性评估

  • 背景：尽管模型在标准基准上表现良好，但在对抗性测试中可能会暴露出弱点。
  • 研究方向：设计和实施对抗性测试，评估模型在面对复杂和恶意构造的问题时的鲁棒性。
  • 潜在方法：开发对抗性数据集，使用对抗性训练方法来提高模型的鲁棒性。

7. 人类反馈的整合

  • 背景：虽然自动评估方法在效率上有优势，但人类反馈对于确保模型生成的回答真正符合人类期望至关重要。
  • 研究方向：探索如何更有效地整合人类反馈到模型训练过程中，以进一步提高模型的事实性和相关性。
  • 潜在方法：开发混合方法，结合自动评估和人类反馈，以优化模型的训练过程。

这些方向为未来的研究提供了广阔的空间，有助于进一步提升 R-LLMs 在长篇事实性任务中的表现。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文的核心内容是研究如何提升 Reasoning Large Language Models (R-LLMs) 在长篇事实性（long-form factuality）任务中的表现，特别是在减少幻觉（hallucinations）和提高回答细节水平方面。文章通过提出一种新的在线强化学习（online RL）方法，设计了一个综合的奖励函数，并通过实验验证了该方法的有效性。

背景知识

  • R-LLMs 的进展：R-LLMs 如 OpenAI-o1 和 DeepSeek-R1 通过引入长链思考（Long Chain-of-Thought, Long CoT）过程，在复杂推理任务（如数学和编程）上取得了显著进展。然而，这些模型在长篇事实性任务中容易产生幻觉，即生成与事实不符的内容。
  • 事实性的重要性：随着 R-LLMs 被应用于更复杂和重要的任务，其事实性变得越来越重要。然而，现有 R-LLMs 在长篇事实性任务中的表现并不理想，幻觉率较高。

研究方法

  • 奖励函数设计：提出了一个新的奖励函数，综合考虑了事实精确度（(R_{\text{fact}})）、回答细节水平（(R_{\text{dtl}})）和回答相关性（(R_{\text{rel}})）。具体公式为： [ R(y|x) = \begin{cases} -1.0, & \text{if } y \text{ is malformed} \ R_{\text{fact}} + \lambda \cdot R_{\text{dtl}} + \mu \cdot R_{\text{rel}}, & \text{otherwise} \end{cases} ] 其中，(R_{\text{fact}}) 通过 VeriScore 评估，(R_{\text{dtl}}) 通过支持的声明数量评估，(R_{\text{rel}}) 通过 LLM-as-a-Judge 方法评估。
  • 可扩展的 VeriScore 实现：通过并行化操作和非阻塞异步 API 调用，将 VeriScore 的验证时间从 2 分钟缩短到不到 5 秒，使其适用于在线 RL。
  • 在线强化学习算法：采用 Group Relative Policy Optimization (GRPO) 算法，通过优化上述奖励函数来提升模型的事实性推理能力。
  • 训练数据准备：生成了 7k 个合成训练提示，分为 3k 个用于监督微调（SFT）和 4k 个用于在线 RL。
  • 离线训练：通过 SFT 和 DPO 方法进行离线训练，为在线 RL 提供初始模型。

实验

  • 数据集：选择了六个长篇事实性基准数据集，包括 LongFact、FAVA、AlpacaFact、Biography、FactBench-Hard 和 FACTORY。
  • 评估指标：使用事实精确度（precision）、回答细节水平（detail level）和赢率（win rate）作为评估指标。
  • 实验结果：
    • 现有 R-LLMs：DeepSeek-R1 和 QwQ-32B 的幻觉率比非推理模型高出 10 到 13 个百分点。
    • 离线训练：SFT 提高了事实精确度但降低了细节水平，DPO 进一步提高了精确度但回答质量下降。
    • 在线训练：使用 GRPO 的在线 RL 方法在事实精确度上平均提高了 23.1 个百分点，细节水平相对提高了 23%，且赢率保持在 54.4%，表明回答的整体相关性和质量没有下降。
  • 消融实验：验证了综合奖励函数的有效性，表明同时考虑事实精确度、细节水平和回答相关性可以有效避免奖励欺骗（reward hacking）。

关键结论

  • 在线 RL 的有效性：通过在线 RL 和综合奖励函数，可以显著提升 R-LLMs 在长篇事实性任务中的表现，减少幻觉并提高回答的细节水平。
  • 奖励函数的重要性：综合考虑多个因素的奖励函数能够有效避免奖励欺骗，提升模型的整体性能。
  • 可扩展性：通过优化 VeriScore 的实现，使其适用于在线 RL，为实时奖励计算提供了可能。

未来工作

  • 代理设置中的应用：将在线 RL 方法扩展到代理设置中，使模型能够利用外部工具（如搜索引擎）来提升事实性。
  • 奖励函数的进一步优化：探索更复杂的奖励函数设计，以更好地反映人类对高质量回答的期望。
  • 模型的可扩展性和效率：进一步优化在线 RL 的效率，使其能够处理更大的数据集和更复杂的任务。

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: Xilun Chen, Ilia Kulikov, Vincent-Pierre Berges, Barlas Oğuz, Rulin Shao, Gargi Ghosh, Jason Weston, Wen-tau Yih

Categories: cs.CL

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.05618v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.05618v1

Published: 2025-08-07T17:57:09Z

10. TrajEvo: Trajectory Prediction Heuristics Design via LLM-driven Evolution

Trajectory prediction is a critical task in modeling human behavior, especially in safety-critical domains such as social robotics and autonomous vehicle navigation. Traditional heuristics based on handcrafted rules often lack accuracy and generalizability. Although deep learning approaches offer improved performance, they typically suffer from high computational cost, limited explainability, and, importantly, poor generalization to out-of-distribution (OOD) scenarios. In this paper, we introduce TrajEvo, a framework that leverages Large Language Models (LLMs) to automatically design trajectory prediction heuristics. TrajEvo employs an evolutionary algorithm to generate and refine prediction heuristics from past trajectory data. We propose two key innovations: Cross-Generation Elite Sampling to encourage population diversity, and a Statistics Feedback Loop that enables the LLM to analyze and improve alternative predictions. Our evaluations demonstrate that TrajEvo outperforms existing heuristic methods across multiple real-world datasets, and notably surpasses both heuristic and deep learning methods in generalizing to an unseen OOD real-world dataset. TrajEvo marks a promising step toward the automated design of fast, explainable, and generalizable trajectory prediction heuristics. We release our source code to facilitate future research at https://github.com/ai4co/trajevo.

中文摘要

轨迹预测是建模人类行为的关键任务，尤其是在社会机器人和自动驾驶车辆导航等安全关键领域。基于手工规则的传统启发式方法往往缺乏准确性和普遍性。尽管深度学习方法在性能上有所改善，但它们通常面临高计算成本、有限的可解释性以及重要的、对分布外（OOD）场景的糟糕泛化能力。在本文中，我们介绍了TrajEvo，一个利用大型语言模型（LLM）自动设计轨迹预测启发式的方法。TrajEvo采用进化算法从过去的轨迹数据中生成和优化预测启发式。我们提出了两个关键创新：交叉世代精英抽样，以鼓励种群多样性，以及统计反馈循环，使LLM能够分析并改进替代预测。我们的评估表明，TrajEvo在多个现实世界数据集上都优于现有的启发式方法，并在对未见的OOD现实世界数据集进行泛化时显著超越了启发式和深度学习方法。TrajEvo标志着朝着自动化设计快速、可解释和普遍化轨迹预测启发式的有希望步伐。我们发布了我们的源代码，以便于未来的研究，网址为 https://github.com/ai4co/trajevo.

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TRAJEVO的框架，旨在解决轨迹预测（trajectory prediction）任务中的关键问题。具体而言，它试图解决以下三个主要问题：

  1. 传统启发式方法的局限性：

    • 传统的轨迹预测启发式方法（如基于物理模型或简单运动学模型的方法）通常依赖于手工设计的规则，这些规则在动态场景中难以调整，并且往往缺乏准确性和泛化能力。例如，常速度模型（Constant Velocity Model, CVM）和常加速度模型（Constant Acceleration Model）等简单模型在复杂的人类行为预测中表现不佳。

  2. 深度学习方法的局限性：

    • 尽管深度学习方法在轨迹预测任务中取得了显著的性能提升，但它们通常存在以下问题：
      • 计算成本高：深度学习模型需要大量的计算资源进行训练和推理，这使得它们在资源受限的机器人或车辆上难以部署。
      • 缺乏可解释性：深度学习模型通常是黑箱模型，缺乏透明度，这在安全关键的应用中是一个严重的问题，因为难以验证和信任这些模型。
      • 泛化能力差：深度学习模型在分布外（Out-of-Distribution, OOD）场景中往往表现不佳，可能导致在不熟悉的环境中出现不安全的行为。

  3. 自动化设计高效、可解释且泛化的轨迹预测启发式方法：

    • 论文提出了一个研究问题：是否可以自动设计出计算效率高、准确、可解释且高度泛化的轨迹预测启发式方法？为了解决这一问题，作者提出了TRAJEVO框架，该框架结合了大型语言模型（Large Language Models, LLMs）和进化算法（Evolutionary Algorithms, EAs），以自动发现和设计适合实际应用的高效、可解释且鲁棒的轨迹预测启发式方法。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与轨迹预测相关的研究领域，包括传统启发式方法、基于深度学习的轨迹预测方法，以及利用大型语言模型（LLMs）进行算法设计的研究。以下是这些相关研究的概述：

传统启发式方法

  • 物理模型：如社会力模型（Social Force Model）（Helbing and Molnar 1995），它通过模拟行人之间的相互作用力来预测轨迹。该模型及其变体（如考虑社交行为和群体动态的扩展模型）在简单场景中表现出良好的解释性，但在复杂多智能体交互场景中受限于手动定义的参数，难以调整。
  • 运动学模型：例如常速度模型（Constant Velocity Model, CVM）及其变体（如CVM-S），这些模型假设物体以恒定速度运动，虽然简单高效，但在处理复杂的非线性行为和突然的方向变化时准确性和泛化能力不足。
  • 基于代理的模型：如基于决策过程的代理模型（Yamaguchi et al. 2011），这些模型通过模拟智能体的决策过程来进行轨迹预测。

基于深度学习的轨迹预测方法

  • 循环神经网络（RNN）：如Social-LSTM（Alahi et al. 2016），它利用长短期记忆网络（LSTM）来捕捉轨迹的时间依赖性，并通过社会池化机制模拟智能体之间的交互。
  • 生成对抗网络（GANs）：例如SocialGAN（Gupta et al. 2018），它通过生成对抗网络生成多模态的轨迹预测，以捕捉人类运动的不确定性。
  • 图神经网络（GNNs）：如STGAT（Huang et al. 2019）和Social-STGCNN（Mohamed et al. 2020），这些模型通过图结构显式地建模智能体之间的动态社会关系。
  • Transformer架构：例如Trajectron++（Salzmann et al. 2020），它整合了多种上下文因素以提高预测精度。
  • 扩散模型：如MoFlow（Fu et al. 2025），它利用归一化流进行随机预测，以捕捉轨迹的多模态特性。

利用大型语言模型（LLMs）进行算法设计

  • 自动化算法设计：近期的研究开始探索将LLMs与进化算法（EAs）结合，用于自动化算法设计（Dat, Doan, and Binh 2025; Ye et al. 2024; Chen et al. 2024）。这些研究展示了LLMs在生成和推理算法方面的潜力，但将这种范式应用于轨迹预测这一安全关键且随机的领域尚未被探索。
  • 反射进化（Reflective Evolution）：如ReEvo（Ye et al. 2024），它通过短期和长期反思机制来指导进化过程，从而发现更有效的算法。TRAJEVO框架借鉴了这种思想，通过LLMs实现进化过程中的遗传操作。

这些相关研究为TRAJEVO框架的提出提供了背景和基础，TRAJEVO通过结合LLMs和进化算法，旨在克服传统启发式方法和深度学习方法的局限性，自动设计出高效、可解释且泛化的轨迹预测启发式方法。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出TRAJEVO框架来解决轨迹预测中的问题，该框架结合了大型语言模型（LLMs）和进化算法（EAs），以自动设计轨迹预测启发式方法。以下是TRAJEVO框架解决这些问题的具体方法：

1. 自动设计轨迹预测启发式方法

TRAJEVO框架的核心思想是利用LLMs的生成和推理能力，结合EAs的结构化搜索能力，自动设计轨迹预测启发式方法。具体步骤如下：

  • 初始种群生成：以任务规范（包括问题细节、输入/输出格式和目标函数）和一个基础启发式（如常速度模型CVM）作为种子，LLM生成初始种群的多种启发式方法。
  • 选择交叉父母：从当前种群中选择表现良好的启发式方法作为交叉的父母。选择过程平衡了探索和利用：70%的父母随机选择，30%从表现最佳的启发式中选择。
  • 反思（Reflections）：TRAJEVO采用短期和长期反思机制。短期反思比较交叉父母的表现，为生成后代提供即时反馈；长期反思则积累跨代的见解，识别有效的设计模式，指导变异和更广泛的探索。
  • 交叉（Crossover）：通过结合两个父启发式的代码来创建新的后代。LLM根据短期反思的比较结果，混合父启发式的有效“基因”，生成可能更优的启发式。
  • 精英变异（Elitist Mutation）：LLM修改当前最佳启发式，这一变异步骤基于长期反思中积累的见解进行。

2. 提高探索能力和避免局部最优

为了增强进化过程中的探索能力，避免陷入局部最优，TRAJEVO引入了**跨代精英采样（Cross-Generation Elite Sampling, CGES）**机制。CGES维护一个历史档案，记录所有过去代中表现良好的启发式方法。在变异步骤中，从这个历史档案中采样精英个体进行变异，而不是仅从当前代中选择。这种采样使用基于记录目标值的Softmax分布，优先选择历史上证明有效的个体。

3. 基于统计反馈的优化

为了进一步优化启发式方法，TRAJEVO引入了统计反馈循环（Statistics Feedback Loop, SFL）。在评估启发式方法时，计算每个预测策略（如20个轨迹预测集合）的最小平均位移误差（minADE）频率分布。这个分布直接反映了不同预测策略的实际效用。将这个统计分布与启发式代码一起反馈给LLM，使其能够识别哪些策略对性能贡献最大，并据此进行有针对性的改进。

4. 实验验证

为了验证TRAJEVO框架的有效性，作者在多个真实世界的数据集上进行了广泛的实验，包括ETH-UCY基准测试和SDD数据集。实验结果表明，TRAJEVO生成的启发式方法不仅在标准基准测试中优于传统启发式方法，而且在分布外（OOD）场景中表现出显著的泛化能力，甚至超过了深度学习方法。此外，TRAJEVO生成的启发式方法具有以下特点：

  • 计算效率高：单次进化运行仅需约5分钟，成本约0.05美元，而训练深度学习模型可能需要一整天，成本约4美元。
  • 推理速度快：生成的启发式方法在单核CPU上仅需0.65毫秒，远快于深度学习模型。
  • 可解释性强：生成的启发式方法是人类可读的Python代码，逻辑透明，易于验证，这对于安全关键应用至关重要。

5. 未来工作

尽管TRAJEVO在轨迹预测任务中取得了显著进展，但作者也指出了其局限性，并提出了未来的研究方向：

  • 提高分布内准确率：尽管TRAJEVO在某些基准测试中优于深度学习方法，但在某些情况下仍不如最新的深度学习模型。未来工作可以探索更先进的进化算子，以进一步提高启发式方法的表达能力。
  • 处理更复杂的输入数据：目前的评估主要基于位置历史数据，而实际机器人系统通常可以访问更丰富的传感器数据。扩展TRAJEVO框架以利用这些复杂输入数据，将有助于发现更具情境感知能力的启发式方法。
  • 针对下游任务优化：当前的评估基于标准的轨迹预测指标（如minADE/minFDE），但这些指标可能与下游任务（如导航或规划）的实际性能不完全相关。未来可以将优化目标直接转向下游任务的特定目标，以提高轨迹预测在实际应用中的有效性。

通过这些方法，TRAJEVO框架为自动化设计高效、可解释且泛化的轨迹预测启发式方法提供了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TRAJEVO框架的有效性：

1. 实验设置

  • 数据集：使用了ETH-UCY基准测试数据集（Pellegrini et al. 2009; Lerner et al. 2007），这是一个包含真实世界行人轨迹的数据集，采用标准的留一法（leave-one-out）协议进行评估。此外，为了评估模型在未见（Out-of-Distribution, OOD）环境中的泛化能力，使用了SDD数据集（Robicquet et al. 2016）作为完全未见的测试集。
  • 观察与预测时长：遵循标准设置，观察过去8帧（3.2秒）来预测未来12帧（4.8秒）。
  • 性能指标：采用最小平均位移误差（minADE）和最小最终位移误差（minFDE）作为性能指标，这两个指标通过生成K个轨迹样本并选择与真实轨迹误差最小的样本来进行评估。实验中使用K=20以确保与基线方法的公平直接比较。
  • 基线方法：与多种启发式方法和深度学习方法进行比较，包括但不限于常速度模型（CVM）、常加速度模型（ConstantAcc）、社会力模型（SocialForce）、Social-LSTM、SocialGAN、Trajectron++、MemoNet、EigenTrajectory和MoFlow等。
  • 硬件与软件：实验在配备AMD Ryzen 9 7950X 16核处理器和单个NVIDIA RTX 3090 GPU的工作站上进行，使用Python 3.12环境，并采用Google的Gemini 2.0 Flash模型作为LLM。为了评估框架的稳定性和泛化能力，还测试了其他几种LLM模型，包括DeepSeek V3 & R1、Qwen332B、ChatGPT-4o和Claude 3.7 Sonnet。

2. 实验结果

  • 分布内性能（In-Distribution Performance）：
    • 与启发式方法比较：TRAJEVO在所有ETH-UCY数据集上的表现均优于所有启发式基线方法，平均性能提升显著，成为该基准测试中新的最佳启发式方法。
    • 与深度学习方法比较：虽然TRAJEVO在某些数据集上未能超越最专业的神经网络（如MoFlow），但其性能在启发式方法中极具竞争力，且在某些数据集上优于一些已建立的深度学习模型，如Social-LSTM和Trajectron++。
  • 分布外性能（Out-of-Distribution Performance）：
    • 在未见的SDD数据集上，TRAJEVO展现出卓越的泛化能力，显著优于所有启发式基线和测试的深度学习方法，包括最新的MoFlow模型。这表明TRAJEVO发现的可解释且高效的启发式方法可能对领域转移具有更强的鲁棒性。
  • 消融研究（Ablation Study）：通过移除TRAJEVO框架中的统计反馈循环（SFL）和跨代精英采样（CGES）等核心组件，验证了这些组件对性能的积极影响。结果表明，移除任一组件都会导致预测准确性的明显下降，证实了它们对框架性能的贡献。
  • 不同LLM的性能（Performance of Different LLMs）：使用不同的LLM模型驱动TRAJEVO框架，发现所有模型均能生成高性能的启发式方法，证明了TRAJEVO框架的稳健性和通用性。尽管整体性能保持在高水平且稳定，但不同模型在特定数据集上表现出一定的差异，为未来的微调提供了机会。
  • 进化资源（Evolution Resources）：单次TRAJEVO进化运行大约需要5分钟，平均API成本为0.05美元。相比之下，训练神经方法可能需要整整一天的时间，并且计算成本要高得多，例如在RTX 3090上，基于典型租赁费率，大约需要4美元，是TRAJEVO的80倍。
  • 推理资源（Inference Resources）：TRAJEVO生成的启发式方法在推理时具有显著的速度优势，仅需在单个CPU核心上花费0.65毫秒，而神经基线方法在GPU上需要12-29毫秒，在多核CPU上需要248-375毫秒。值得注意的是，与在专用GPU上运行的优化MoFlow相比，TRAJEVO的原始Python版本实现了超过10倍的速度提升，C++版本实现了超过2400倍的速度提升，这对于资源受限的实时机器人系统具有重要意义。
  • 可解释性（Interpretability）：TRAJEVO生成的是人类可读的Python代码，例如为Zara1数据集演变的启发式方法，它不是已知模型的简单修改，而是智能地结合了四种不同的策略来生成其20个样本。这种自动发现复杂、多面的策略，将自适应运动学和交互规则结合起来，是TRAJEVO的一个关键优势，使得模型的逻辑透明且可验证，这对于安全关键应用至关重要。

3. 实验结论

TRAJEVO框架通过利用大型语言模型和进化算法自动化设计轨迹预测启发式方法，在标准基准测试中不仅优于传统方法，还展现出在未见数据上的卓越泛化能力，同时保持了计算效率和可解释性。这些实验结果表明，TRAJEVO为自动发现高效、可解释且泛化的轨迹预测启发式方法提供了一个有前景的解决方案，为实际应用中的轨迹预测任务提供了一个实用且强大的替代方案。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A:

Authors: Zhikai Zhao, Chuanbo Hua, Federico Berto, Kanghoon Lee, Zihan Ma, Jiachen Li, Jinkyoo Park

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

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.05616v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.05616v1

Published: 2025-08-07T17:55:10Z

Evaluation Domain Papers

1. OmniEAR: Benchmarking Agent Reasoning in Embodied Tasks

Large language models excel at abstract reasoning but their capacity for embodied agent reasoning remains largely unexplored. We present OmniEAR, a comprehensive framework for evaluating how language models reason about physical interactions, tool usage, and multi-agent coordination in embodied tasks. Unlike existing benchmarks that provide predefined tool sets or explicit collaboration directives, OmniEAR requires agents to dynamically acquire capabilities and autonomously determine coordination strategies based on task demands. Through text-based environment representation, we model continuous physical properties and complex spatial relationships across 1,500 scenarios spanning household and industrial domains. Our systematic evaluation reveals severe performance degradation when models must reason from constraints: while achieving 85-96% success with explicit instructions, performance drops to 56-85% for tool reasoning and 63-85% for implicit collaboration, with compound tasks showing over 50% failure rates. Surprisingly, complete environmental information degrades coordination performance, indicating models cannot filter task-relevant constraints. Fine-tuning improves single-agent tasks dramatically (0.6% to 76.3%) but yields minimal multi-agent gains (1.5% to 5.5%), exposing fundamental architectural limitations. These findings demonstrate that embodied reasoning poses fundamentally different challenges than current models can address, establishing OmniEAR as a rigorous benchmark for evaluating and advancing embodied AI systems. Our code and data are included in the supplementary materials and will be open-sourced upon acceptance.

中文摘要

大型语言模型在抽象推理方面表现出色，但它们在具身代理推理方面的能力仍然在很大程度上未被探索。我们提出了OmniEAR，这是一个综合框架，用于评估语言模型如何在具身任务中推理物理互动、工具使用和多代理协调。与现有的提供预定义工具集或明确协作指令的基准测试不同，OmniEAR要求代理根据任务需求动态获取能力并自主确定协调策略。通过基于文本的环境表示，我们建模了1500个场景中连续的物理属性和复杂的空间关系，涵盖家庭和工业领域。我们的系统评估显示，当模型必须从约束条件中推理时，性能严重下降：在明确指令下成功率达到85-96%，但对于工具推理性能下降到56-85%，对于隐性协作降到63-85%，复合任务的失败率超过50%。令人惊讶的是，完整的环境信息会降低协调性能，表明模型无法过滤出与任务相关的约束条件。微调显著改善了单代理任务的表现（从0.6%提高到76.3%），但对多代理的提升却微乎其微（从1.5%提高到5.5%），暴露出根本性的架构局限性。这些发现表明，具身推理提出了与当前模型能够解决的根本不同的挑战，为评估和推进具身人工智能系统建立了OmniEAR这一严格的基准。我们的代码和数据包含在补充材料中，并将在接受后开源。

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在具身任务中的推理能力，特别是在理解物理交互、工具使用和多智能体协调方面的能力。

具体来说，当前的大型语言模型在抽象推理任务中表现出色，但在具身环境中进行推理的能力仍然未知。具身任务要求智能体理解物体属性如何影响可能的动作、识别自身能力不足何时需要工具辅助以及何时需要与其他智能体协作。这些推理能力与抽象问题解决有本质区别，因为它们需要理解现实世界交互的物理原理。然而，现有的评估方法未能捕捉到这种具身推理的复杂性，无法评估模型是否真正理解了物理约束和任务需求之间的关系。

为了解决这一问题，论文提出了 OmniEAR 框架，旨在通过设计需要动态获取能力和自主确定协调策略的场景，来评估模型是否真正理解了具身交互的基本原则。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与具身智能（embodied intelligence）相关的研究工作，这些工作主要集中在具身任务的基准测试、工具使用和多智能体协作等方面。以下是一些关键的相关研究：

具身任务基准测试

  • ALFRED (Shridhar et al., 2020): 提供了关于日常任务的指令遵循任务评估的基础标准，但其物理属性建模主要采用离散状态表示，例如门的开关操作和物体的拾取/放置，对于重量、硬度和温度等连续属性的推理能力有限。
  • BEHAVIOR-1K (Li et al., 2024a): 扩展了覆盖范围，包含1000个日常活动场景，但同样采用离散状态表示，缺乏对连续物理属性的推理需求。
  • Habitat 3.0 (Puig et al., 2023): 提供了一个用于人类、化身和机器人共存的环境，支持多种任务，但主要关注导航和交互任务，对物理属性的推理需求较少。

具身工具使用

  • RoCo (Mandi et al., 2024): 关注低层次的操纵技能，如抓取精度，但缺乏对动态工具获取能力的评估。
  • PARTNR (Chang et al., 2024): 采用预定义的工具配置，评估高层次的规划能力，但行动空间在任务初始化时固定，无法评估基于任务需求的动态工具推理能力。

多智能体协作

  • TDW-MAT (Zhang et al., 2024): 通过负载容量约束创建协作场景，但依赖于效率优化来驱动多智能体参与，而非基于物理约束的协作需求。
  • EmbodiedBench (Yang et al., 2025): 关注任务分配和执行优化，但同样依赖于效率驱动的协作，而非基于物理约束的协作需求。

其他相关工作

  • Voyager (Wang et al., 2023): 提出了一个基于大型语言模型的开放性具身智能代理，强调了在复杂环境中进行长期规划和推理的能力。
  • Socratic Models (Zeng et al., 2022): 探讨了如何通过语言模型进行零样本多模态推理，强调了语言和视觉信息的结合在具身智能中的重要性。
  • Machine Theory of Mind (Rabinowitz et al., 2018): 提出了机器理论模型，用于模拟和理解其他智能体的心理状态，这在多智能体协作中尤为重要。

这些相关研究为 OmniEAR 框架的提出提供了背景和基础，但 OmniEAR 通过引入连续物理属性推理、动态工具获取机制和基于物理约束的隐式协作设计，填补了现有评估方法的空白。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 为了解决评估大型语言模型在具身任务中的推理能力这一问题，论文提出了 OmniEAR 框架，该框架通过以下三个关键组件来实现对具身推理能力的全面评估：

1. EAR-Sim: 高效环境模拟

EAR-Sim 是一个基于文本的环境模拟器，能够高效地建模复杂的物理属性和空间关系。它通过以下方式实现：

  • 环境表示：将具身环境形式化为有向图 ( G_t = (V_t, E_t, A_t) )，其中节点集 ( V_t ) 包括空间节点（房间和区域）、物体节点和智能体节点，边集 ( E_t ) 编码空间关系，属性字典 ( A_t ) 存储连续的物理属性（如重量、温度、材料组成等）。
  • 动态能力管理：引入动态工具-能力绑定系统，允许智能体通过获取工具来扩展其行动空间。当智能体抓取工具时，系统会动态地将工具的能力绑定到智能体的行动集中，释放工具时则自动解绑。
  • 自然涌现的协作：支持基于物理约束的协作，而非预定义的协作协议。当智能体尝试执行超出其能力范围的动作时，系统允许智能体发起协作请求，并协调联合行动。

2. 自动化基准生成

为了生成多样化且物理上一致的场景，论文提出了一个四阶段的自动化基准生成流程：

  • 场景生成：从互联网语料库中提取语义种子，引导神经生成器创建结构化的环境描述，包括物体、空间布局和智能体配置。
  • 任务生成：基于场景结构提取可行的动作，然后生成与物理可能性锚定的指令，确保生成的任务既具有创造性又可解。
  • 评估逻辑和轨迹：自动解析指令和场景，提取成功所需的最小状态变化，生成目标谓词集 ( G_{goal} )。同时，使用具有完整环境知识的 oracle 代理生成专家轨迹，提供高质量的演示。
  • 质量保证：通过多层验证（包括结构一致性、物理可行性和逻辑连贯性检查）和人工评估，确保所有任务既具有挑战性又可解。

3. EAR-Bench: 系统评估

EAR-Bench 是一个包含 1500 个场景的基准测试，覆盖家庭和工业领域，包含 64,057 个具有丰富物理属性的交互式物体。评估矩阵跨越单智能体和多智能体任务，按认知复杂性分为三个层次：

  • 单智能体任务：
    • 直接命令：简单的指令遵循任务，如“将杯子放在桌子上”。
    • 属性推理：需要比较连续属性以识别目标的任务，如“移动最重的杯子”。
    • 工具使用：需要识别能力缺口并获取适当工具的任务，如“清洁桌子”。
    • 复合推理：结合多个挑战的任务，如“清洁最重的桌子”。
  • 多智能体任务：
    • 显式协作：提供明确协作指令的任务，如“Agent A 和 Agent B 协作打开沉重的柜子”。
    • 隐式协作：需要智能体自主识别任务超出个体能力并协作的任务，如“将餐桌移到储藏室”。
    • 复合协作：结合所有元素的任务，如“协作修理故障的电视”。

评估方法

论文对九个代表性模型进行了系统评估，这些模型涵盖了三种架构范式，包括闭源模型（如 GPT-4o 和 Gemini-2.5-Flash）、开源基础模型（如 Deepseek-V3 和 Qwen2.5 系列）以及推理专业模型（如 Deepseek-R1 和 QwQ-32B）。评估结果显示，当模型需要从物理约束中推理时，性能显著下降，特别是在工具使用和隐式协作任务中。此外，论文还探讨了模型规模、架构选择、环境信息呈现和训练方法对具身推理能力的影响。

关键结论

  • 性能退化：在从明确指令到基于约束的推理任务中，模型性能从超过 85% 下降到低于 65%。
  • 模型规模和推理能力：直接命令和工具使用任务的性能随着模型规模的增加而显著提高，但属性推理和复合推理任务的性能在 72B 参数以上趋于平稳。
  • 环境信息的影响：完整的环境信息会降低隐式协作任务的性能，表明模型无法过滤与任务相关的约束。
  • 微调效果：虽然微调可以显著提高单智能体任务的性能，但在多智能体任务中效果有限，表明当前模型架构在多智能体协调推理方面存在根本限制。

通过这些方法，OmniEAR 框架不仅揭示了当前语言模型在具身推理方面的根本局限性，还为开发下一代具身 AI 系统提供了严格的评估平台。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了系统性的实验来评估当前大型语言模型（LLMs）在具身任务中的推理能力。实验主要围绕以下几个方面展开：

1. 模型选择

论文选择了九个代表性模型，涵盖了三种架构范式：

  • 闭源模型：GPT-4o 和 Gemini-2.5-Flash。
  • 开源基础模型：Deepseek-V3（671B 参数）、Qwen2.5 系列（3B、7B、72B 参数）和 Llama3.1-8B。
  • 推理专业模型：Deepseek-R1 和 QwQ-32B。

2. 评估协议

所有模型在相同的评估协议下进行测试，以确保公平比较：

  • 部分可观测性：智能体必须探索环境以发现物体的位置和属性，反映现实部署条件。
  • 任务类别：测试了 2800 个测试场景，涵盖七个任务类别（直接命令、工具使用、属性推理、复合推理、显式协作、隐式协作、复合协作），每个任务类别进行三次独立运行以确保统计可靠性。
  • 标准化提示：所有模型使用相同的提示、环境描述和行动词汇表，工具依赖行动根据上下文动态启用。

3. 微调配置

为了评估监督学习是否能够解决推理限制，论文对 Qwen2.5-3B 模型进行了微调：

  • 数据收集：从 Qwen2.5-72B 模型中收集了 1942 个成功的演示，过滤出最优行动序列，生成了 20346 个指令-行动对。
  • 训练：使用标准的因果语言模型目标进行训练，采用 4 个 NVIDIA A100 GPU，有效批量大小为 64，学习率为 1.0e-5，使用余弦衰减学习率调度器，训练周期为 3。

4. 部署配置

模型在两种配置下进行评估：

  • 单智能体场景：测试个体推理能力，不涉及协作复杂性。
  • 多智能体场景：采用集中式协调，一个模型控制所有智能体，具有完整的状态可见性，隔离协作推理与通信挑战。

5. 主要结果

实验结果揭示了模型在不同任务类别中的表现，主要发现包括：

  • 任务复杂性层次：从直接命令（85.2-96.6% 成功率）到复合协作任务（32.0-48.5% 成功率），成功率系统性下降。
  • 模型规模与推理能力：直接命令和工具使用任务的性能随着模型规模的增加而显著提高，但属性推理和复合推理任务的性能在 72B 参数以上趋于平稳。
  • 环境信息的影响：完整的环境信息会降低隐式协作任务的性能，表明模型无法过滤与任务相关的约束。
  • 微调效果：虽然微调可以显著提高单智能体任务的性能（从 0.6% 提高到 76.3%），但在多智能体任务中效果有限（从 1.5% 提高到 5.5%），表明当前模型架构在多智能体协调推理方面存在根本限制。

6. 详细分析

论文还进行了详细的分析，以理解影响模型性能的因素，并识别特定的能力瓶颈：

  • 环境表示的影响：通过比较有无世界图（World Graph）增强的性能，发现工具使用任务受益最大，而隐式协作任务表现下降，表明信息过载可能对协作推理产生负面影响。
  • 计算效率权衡：分析了不同模型架构的计算成本与性能之间的关系，发现推理专业模型通过增加计算开销来实现更高的性能。
  • 执行效率分析：通过比较模型解决方案与专家演示的相对步数比（RSR），发现多智能体任务的执行效率较低且方差较大，表明当前模型缺乏自适应协调机制。

这些实验和分析为理解当前语言模型在具身推理任务中的表现提供了深入的见解，并揭示了进一步发展具身 AI 系统的关键方向。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文提出了 OmniEAR 框架，通过一系列实验揭示了当前大型语言模型在具身推理任务中的局限性。尽管如此，仍有许多可以进一步探索的方向，以下是一些关键点：

1. 具身推理的架构改进

  • 混合符号-神经架构：当前的 Transformer 架构在处理具身推理任务时存在局限性，特别是无法有效处理连续的物理属性。可以探索混合符号-神经架构，将符号推理与神经网络相结合，以更好地处理物理约束和任务需求。
  • 注意力机制的改进：当前的注意力机制无法动态筛选与任务相关的物理约束。可以研究新的注意力机制，使其能够更有效地处理具身环境中的空间和时间分布约束。
  • 工作记忆容量的扩展：具身推理任务需要同时跟踪环境状态、能力约束和协调需求，这要求模型具备更大的工作记忆容量。可以探索如何扩展模型的工作记忆容量，以支持更复杂的具身推理任务。

2. 具身推理的训练方法

  • 强化学习：虽然监督学习在单智能体任务中取得了一定效果，但在多智能体协作任务中效果有限。可以探索使用强化学习来训练模型，使其能够更好地适应具身环境中的动态变化和协作需求。
  • 多任务学习：具身推理任务涉及多种类型的推理，如属性推理、工具使用和协作推理。可以研究多任务学习方法，使模型能够同时学习多种类型的推理任务，提高其在具身环境中的泛化能力。
  • 元学习：具身推理任务的多样性和复杂性要求模型能够快速适应新任务。可以探索元学习方法，使模型能够从少量样本中快速学习新任务的推理策略。

3. 具身推理的环境和任务设计

  • 更复杂的物理环境：当前的 OmniEAR 框架虽然已经考虑了多种物理属性，但仍可以进一步扩展，例如引入更复杂的物理交互（如流体动力学、热传导等）和更动态的环境变化。
  • 多模态输入：具身推理任务通常需要处理多种模态的信息，如视觉、听觉和触觉。可以研究如何将多模态输入整合到具身推理模型中，以提高模型对环境的理解和推理能力。
  • 长期任务和动态目标：当前的具身推理任务大多是短期和静态的。可以探索长期任务和动态目标的建模，使模型能够处理更复杂的任务序列和动态变化的目标。

4. 具身推理的评估方法

  • 更细粒度的评估指标：当前的评估指标主要关注任务完成率和执行步数。可以研究更细粒度的评估指标，如推理路径的合理性、资源利用效率和协作质量等。
  • 动态评估环境：具身推理任务的评估环境通常是静态的。可以研究动态评估环境，使模型在不断变化的环境中进行推理和决策。
  • 人类评估和交互：具身推理任务的评估通常依赖于自动化指标。可以引入人类评估和交互，使模型能够更好地适应人类的需求和期望。

5. 具身推理的应用场景

  • 实际机器人系统：虽然 OmniEAR 框架在模拟环境中进行了评估，但其在实际机器人系统中的应用仍需进一步研究。可以探索如何将具身推理模型部署到实际机器人系统中，以实现更智能的机器人行为。
  • 工业自动化：具身推理在工业自动化中具有重要应用前景。可以研究如何将具身推理模型应用于工业自动化任务，如机器人协作、质量检测和故障诊断等。
  • 医疗保健：具身推理在医疗保健领域也有广泛的应用前景。可以研究如何将具身推理模型应用于医疗保健任务，如手术辅助、康复治疗和医疗设备操作等。

6. 具身推理的理论研究

  • 具身认知理论：具身推理与具身认知理论密切相关。可以研究如何将具身认知理论应用于具身推理模型的设计和优化，以提高模型的推理能力和适应性。
  • 认知科学：具身推理任务需要模型具备类似人类的认知能力。可以研究如何将认知科学的成果应用于具身推理模型，以提高模型的认知能力和推理能力。
  • 人工智能伦理：具身推理模型在实际应用中可能会涉及伦理问题，如安全、隐私和责任等。可以研究如何在具身推理模型的设计和应用中考虑伦理问题，以确保其安全和可靠。

这些方向为未来的研究提供了广阔的空间，有望推动具身推理和具身智能领域的发展。

Q: 总结一下论文的主要内容

Authors: Zixuan Wang, Dingming Li, Hongxing Li, Shuo Chen, Yuchen Yan, Wenqi Zhang, Yongliang Shen, Weiming Lu, Jun Xiao, Yueting Zhuang

Categories: cs.CL, cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.05614v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.05614v1

Published: 2025-08-07T17:54:15Z

2. SciReplicate-Bench: Benchmarking LLMs in Agent-driven Algorithmic Reproduction from Research Papers

This study evaluates large language models (LLMs) in generating code from algorithm descriptions in recent NLP papers. The task requires two key competencies: (1) algorithm comprehension: synthesizing information from papers and academic literature to understand implementation logic, and (2) coding expertise: identifying dependencies and correctly implementing necessary APIs. To facilitate rigorous evaluation, we introduce SciReplicate-Bench, a benchmark of 100 tasks from 36 NLP papers published in 2024, featuring detailed annotations and comprehensive test cases. Building on SciReplicate-Bench, we propose Sci-Reproducer, a dual-agent framework consisting of a Paper Agent that interprets algorithmic concepts from literature and a Code Agent that retrieves dependencies from repositories and implements solutions. To assess algorithm understanding, we introduce reasoning graph accuracy, which quantifies similarity between generated and reference reasoning graphs derived from code comments and structure. For evaluating implementation quality, we employ execution accuracy, CodeBLEU, and repository dependency/API recall metrics. In our experiments, we evaluate various powerful non-reasoning and reasoning LLMs as foundational models. The best-performing LLM using \ModelName~achieves only 39% execution accuracy, highlighting the benchmark’s difficulty. Our analysis identifies missing or inconsistent algorithm descriptions as key barriers to successful reproduction. We make available our benchmark and code at https://github.com/xyzCS/SciReplicate-Bench and project homepage at https://xyzcs.github.io/scireplicate.github.io/.

中文摘要

本研究评估了大型语言模型（LLMs）从近期NLP论文中的算法描述生成代码的能力。该任务需要两个关键能力：（1）算法理解：从论文和学术文献中综合信息，以理解实现逻辑；（2）编码专长：识别依赖关系并正确实现必要的API。为了促进严格的评估，我们引入了SciReplicate-Bench，这是一个由2024年发布的36篇NLP论文中的100个任务组成的基准，具有详细的注释和全面的测试用例。基于SciReplicate-Bench，我们提出了Sci-Reproducer，一个双代理框架，包含一个解析文献中算法概念的Paper Agent和一个从代码库中检索依赖关系并实现解决方案的Code Agent。为了评估算法理解，我们引入了推理图准确性，量化生成和参考推理图之间的相似性，这些推理图源于代码注释和结构。为了评估实现质量，我们采用执行准确性、CodeBLEU以及代码库依赖/API召回指标。在我们的实验中，我们评估了多种强大的非推理和推理LLM作为基础模型。使用\ModelName~的最佳表现LLM仅实现39%的执行准确率，突显了基准的难度。我们的分析发现缺失或不一致的算法描述是成功再现的主要障碍。我们在https://github.com/xyzCS/SciReplicate-Bench和项目主页https://xyzcs.github.io/scireplicate.github.io/上提供了我们的基准和代码。

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利用大型语言模型（LLMs）从学术论文中生成代码的问题。具体来说，它关注于评估LLMs在从自然语言处理（NLP）领域的研究论文中复现算法代码的能力。论文指出，尽管LLMs在代码生成方面取得了一定进展，但在直接从学术论文中生成代码方面仍存在显著差距。主要挑战包括：

  • 算法理解：学术论文通常具有简洁性、方法论严谨性和广泛的引用，关键算法细节可能分散在论文的不同部分。理解这些算法需要综合内部引用和外部学术文献中的信息。
  • 代码实现：代码仓库通常包含多个相互依赖的文件和目录。为了实现一个算法，LLMs需要全面检查文件依赖关系，识别可重用组件，并正确处理内部依赖和外部API。

因此，论文提出了一个名为SciReplicate-Bench的基准测试，专门用于评估LLMs在从学术论文中复现算法代码的能力。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与利用LLMs进行科学发现和代码生成相关的研究。以下是一些关键的相关研究：

AI for Automating Scientific Discovery

  • Hypothesis Generation:

    • Wang et al. (2023) 和 Ghafarollahi & Buehler (2024) 探索了LLMs在提出新研究概念方面的潜力。
    • Si et al. (2024) 表明在某些情况下，AI生成的想法在原创性上可以超过人类研究人员。

  • End-to-End Research Workflow:

    • Schmidgall et al. (2025) 和 Lu et al. (2024) 引入了能够自动化整个研究流程（包括想法生成、验证和论文撰写）的AI系统。这些系统利用LLMs实现算法，但这些算法是由模型合成的，而不是从同行评审的科学出版物中提取的。

LLMs for Code Generation

  • General Code Generation:

    • Chen et al. (2021)、Jain et al. (2024)、Austin et al. (2021) 和 Hendrycks et al. (2021) 评估了模型从自然语言描述生成代码的能力。
    • SWEbench (Jimenez et al., 2023) 引入了基于实际开源仓库的拉取请求的任务，以解决现实世界中的复杂性和多样性。

  • Machine Learning Software Engineering:

    • MLE-BENCH (Liu et al., 2023) 和 MLAgentBench (Huang et al., 2023) 评估了LLMs在基于Kaggle竞赛的任务中开发和实现算法的能力。
    • ML-BENCH (Chan et al., 2024) 使用机器学习GitHub仓库来评估LLMs的文本到代码能力，并测试自主代理在任务执行中的表现。

这些研究为LLMs在科学发现和代码生成方面的应用提供了基础，但它们主要集中在生成新想法或解决相对简单的任务上，而不是从同行评审的科学出版物中复现算法。因此，这篇论文提出了一个新的基准测试SciReplicate-Bench，专门用于评估LLMs在从学术论文中复现算法代码的能力。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 为了解决从学术论文中复现算法代码的问题，论文提出了两个主要的解决方案：SciReplicate-Bench 基准测试和 Sci-Reproducer 多代理框架。

SciReplicate-Bench 基准测试

SciReplicate-Bench 是一个包含100个任务的基准测试，这些任务来自2024年发表的36篇NLP论文。该基准测试旨在评估LLMs从学术论文中复现算法代码的能力。每个任务都包含以下九个组件，分为三组：代码生成、评估和分析。

  • 代码生成：
    • 函数签名：目标函数的定义，包括输入和输出变量的详细描述。
    • 算法LaTeX代码：目标算法的LaTeX代码描述，通常位于目标论文的一个小节或段落中。
    • 文献上下文：原始论文及其引用的参考文献，提供更广泛的背景信息。
    • 仓库上下文：所有支持目标实现的源文件和代码。
  • 评估：
    • 实现参考：目标算法的真实实现，用于计算CodeBLEU指标。
    • 注释推理图：一个结构化的图，捕捉参考实现背后的推理过程，用于评估推理图准确性。
    • 依赖信息：注释覆盖了内部文件依赖、跨文件依赖以及参考代码中调用的外部API，用于计算所有三种依赖类型的召回率。
    • 验证套件：每个任务都包含一个专用的Python环境，其中包含十个测试用例和脚本，用于验证生成代码输出的正确性。
  • 分析：
    • 缺失/不匹配信息：算法的LaTeX描述可能省略某些实现细节，这些细节可能出现在论文的其他地方，也可能完全缺失。论文还注释了论文描述与参考实现之间的不匹配情况。

Sci-Reproducer 多代理框架

Sci-Reproducer 是一个双代理框架，旨在解决从学术论文中复现算法的问题。该框架由两个代理组成：Paper Agent 和 Code Agent，它们协同工作，以复现论文中描述的算法。这两个代理的预定义动作如表2所示，具体实现细节在附录D中提供。

  • Paper Agent：

    • 由于LLMs的输入长度限制，无法输入整篇论文及其相关文献。因此，Paper Agent必须选择性地提取相关信息，类似于检索增强生成（RAG）的方法。
    • Paper Agent通过执行预定义动作来查询文献上下文，逐步构建对目标算法的理解。为了实现这一点，论文采用了ReAct作为代理策略，使行动执行与中间推理步骤能够无缝集成。
    • Paper Agent在确定所有必要信息都已收集后，会生成一份综合报告，其中包含填补目标算法LaTeX源代码缺失部分的关键发现。这份报告随后成为Code Agent的重要输入。

  • Code Agent：

    • Code Agent将目标算法的LaTeX代码与Paper Agent的报告结合起来，全面理解算法。
    • 它利用动作在代码仓库中搜索实现所需的依赖项。代理还可以浏览网站获取额外信息，并使用编译器测试和迭代调试代码，通过识别和修复语法错误来确保代码的正确执行。

通过这两个代理的协作，Sci-Reproducer 能够结合深度的算法理解与实际的实现能力，从而更有效地复现学术论文中的算法。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文在提出的 SciReplicate-Bench 基准测试上进行了广泛的实验，以评估不同大型语言模型（LLMs）在复现算法代码方面的表现。以下是实验的详细内容：

实验设置

  • 基准测试：SciReplicate-Bench 包含100个任务，这些任务来自2024年发表的36篇NLP论文。
  • 评估指标：
    • 推理图准确性（Reasoning Graph Accuracy）：通过比较生成的推理图和参考推理图来评估LLMs对算法逻辑的理解。
    • 执行准确性（Execution Accuracy）：通过在提供的Python环境中运行生成的代码并验证其输出是否与参考结果一致来评估代码的正确性。
    • CodeBLEU：评估生成代码与参考代码的相似性。
    • 依赖和API召回率（Recall）：评估模型在识别内部文件依赖、跨文件依赖和外部API方面的表现。

实验结果

实验结果如下表所示：

Approach

Exe Acc(↑)

CodeBLEU(↑)

RG Acc(↑)

Recall Intra-File(↑)

Recall Cross-File(↑)

Recall API(↑)

GPT-4o-mini (No Agent)

0.030

0.238

0.708

0.012

0.000

0.217

GPT-4o-mini (Paper Agent)

0.040

0.246

0.739

0.024

0.000

0.251

GPT-4o-mini (Code Agent)

0.140

0.279

0.747

0.565

0.364

0.328

GPT-4o-mini (Sci-Reproducer)

0.170

0.303

0.768

0.576

0.364

0.362

GPT-4o (No Agent)

0.040

0.259

0.727

0.059

0.000

0.281

GPT-4o (Paper Agent)

0.020

0.263

0.732

0.023

0.000

0.298

GPT-4o (Code Agent)

0.260

0.325

0.803

0.682

0.576

0.421

GPT-4o (Sci-Reproducer)

0.270

0.329

0.808

0.688

0.636

0.417

Claude-Sonnet-3.7 (No Agent)

0.070

0.282

0.739

0.094

0.091

0.362

Claude-Sonnet-3.7 (Paper Agent)

0.050

0.291

0.736

0.082

0.091

0.379

Claude-Sonnet-3.7 (Code Agent)

0.320

0.394

0.784

0.765

0.545

0.545

Claude-Sonnet-3.7 (Sci-Reproducer)

0.390

0.401

0.794

0.776

0.636

0.626

关键发现

  1. LLMs在SciReplicate-Bench上表现不佳：

    • 大多数LLMs在没有使用代理的情况下表现很差，执行准确率不到0.1。
    • 即使使用了Sci-Reproducer框架，表现最好的模型Claude-Sonnet-3.7的执行准确率也只有0.390，这表明该任务极具挑战性。

  2. LLMs能够理解算法逻辑：

    • 大多数模型在理解目标算法的核心实现逻辑方面表现出色，即使没有外部帮助，平均推理图准确性也达到了0.731。
    • Paper Agent和Code Agent进一步增强了算法理解能力，分别平均提高了0.013和0.049。

  3. LLMs在代码实现方面面临挑战：

    • 尽管LLMs能够理解算法，但它们在代码生成方面的表现仍然不理想。即使使用了Sci-Reproducer框架，平均执行准确率仍然很低，为0.235，CodeBLEU得分为0.320。

  4. 准确识别依赖和API至关重要：

    • 有效地识别和利用仓库中的依赖项和外部API对于准确的代码实现至关重要。
    • Code Agent的加入显著提高了召回率，平均提高了0.441、0.239和0.100。

  5. 推理模型的“过度思考”问题：

    • 推理模型倾向于过度依赖内部推理，而不是利用预定义的动作来提取相关信息。这种行为导致了所谓的“过度思考”问题，限制了它们在基于代理的系统中的表现。

工具使用分析

论文还分析了不同模型在使用预定义动作时的频率。结果显示，推理模型在调用代码相关动作和文献相关动作时的频率显著低于非推理模型。这表明推理模型更倾向于依赖内部推理，而不是从外部环境中检索信息。

错误分析

  • 语法错误：在没有Code Agent的情况下，语法错误率很高，分别为80.3%（No Agent）和83.3%（Paper Agent）。加入Code Agent后，这些错误率显著下降至29.4%（Code Agent）和24.9%（Sci-Reproducer）。
  • 逻辑错误：逻辑错误主要源于算法实现逻辑的差异以及论文中算法描述的缺失或不匹配信息。论文通过将缺失或不匹配的信息作为额外输入提供给模型，发现这可以显著提高模型的执行准确率。

通过这些实验，论文揭示了LLMs在从学术论文中复现算法代码方面的潜力和挑战，并提出了改进的方向。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文提出了一个具有挑战性的任务，并通过详细的实验和分析揭示了LLMs在从学术论文中复现算法代码方面的潜力和局限性。以下是一些可以进一步探索的方向：

1. 改进推理图准确性

  • 更复杂的推理图匹配：当前的推理图准确性计算基于节点和边的匹配，但可以进一步探索更复杂的图匹配算法，例如图神经网络（GNNs）来更好地捕捉推理逻辑的相似性。
  • 动态推理图：考虑在代码生成过程中动态更新推理图，以更好地适应代码生成的逐步过程。

2. 增强Paper Agent和Code Agent

  • 更智能的检索策略：当前的Paper Agent和Code Agent主要依赖于预定义的动作来检索信息。可以探索更智能的检索策略，例如基于语义搜索和上下文感知的检索方法。
  • 多模态信息融合：结合文本、图表和代码注释等多种模态的信息，以更全面地理解算法逻辑。

3. 解决“过度思考”问题

  • 外部知识库集成：为推理模型提供更丰富的外部知识库，使其能够更有效地利用外部信息，减少对内部推理的过度依赖。
  • 实时反馈机制：引入实时反馈机制，例如在代码生成过程中提供即时的语法和逻辑反馈，帮助模型及时纠正错误。

4. 提高代码生成的准确性

  • 代码生成的上下文感知：探索如何更好地利用代码仓库的上下文信息，例如通过代码片段的嵌入和相似性搜索，来生成更准确的代码。
  • 多步代码生成：将代码生成过程分解为多个步骤，每一步都进行详细的验证和调试，以提高最终代码的质量。

5. 处理缺失和不匹配信息

  • 自动修复机制：开发自动修复机制，能够识别和填补论文描述中的缺失信息，例如通过从相关文献中提取信息或利用预训练模型的常识。
  • 上下文感知的错误检测：开发能够检测和纠正代码生成过程中逻辑错误的方法，特别是在处理缺失或不匹配信息时。

6. 扩展基准测试

  • 更多领域和任务：将基准测试扩展到其他科学领域（如计算机视觉、生物信息学等），以评估LLMs在更广泛的应用场景中的表现。
  • 动态任务生成：开发动态任务生成机制，根据最新的研究成果自动生成新的任务，以保持基准测试的时效性和挑战性。

7. 用户交互和协作

  • 人机协作：探索如何将LLMs与人类专家的协作结合起来，例如通过交互式界面让人类专家提供关键信息或验证模型的输出。
  • 多代理协作：扩展多代理框架，使其能够支持多个代理之间的协作，以更有效地完成复杂的任务。

8. 性能优化和可扩展性

  • 模型压缩和优化：研究如何优化LLMs的性能，例如通过模型压缩和量化，以使其更适合在资源受限的环境中运行。
  • 分布式计算：探索分布式计算技术，以加速代码生成和验证过程，特别是在处理大规模任务时。

通过这些进一步的研究方向，可以更好地理解LLMs在科学代码复现中的潜力，并逐步克服当前的挑战，推动这一领域的发展。

Authors: Yanzheng Xiang, Hanqi Yan, Shuyin Ouyang, Lin Gui, Yulan He

Categories: cs.CL, cs.AI, cs.MA, cs.SE

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2504.00255v2.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2504.00255v2

Published: 2025-03-31T22:02:24Z

3. Streamlining Admission with LOR Insights: AI-Based Leadership Assessment in Online Master’s Program

Letters of recommendation (LORs) provide valuable insights into candidates’ capabilities and experiences beyond standardized test scores. However, reviewing these text-heavy materials is time-consuming and labor-intensive. To address this challenge and support the admission committee in providing feedback for students’ professional growth, our study introduces LORI: LOR Insights, a novel AI-based detection tool for assessing leadership skills in LORs submitted by online master’s program applicants. By employing natural language processing and leveraging large language models using RoBERTa and LLAMA, we seek to identify leadership attributes such as teamwork, communication, and innovation. Our latest RoBERTa model achieves a weighted F1 score of 91.6%, a precision of 92.4%, and a recall of 91.6%, showing a strong level of consistency in our test data. With the growing importance of leadership skills in the STEM sector, integrating LORI into the graduate admissions process is crucial for accurately assessing applicants’ leadership capabilities. This approach not only streamlines the admissions process but also automates and ensures a more comprehensive evaluation of candidates’ capabilities.

中文摘要

推荐信 (LORs) 提供了关于候选人能力和经历的宝贵见解，超越了标准化考试分数。然而，审查这些文本量大的材料既耗时又费力。为了解决这一挑战并支持招生委员会为学生的职业成长提供反馈，我们的研究引入了 LORI：推荐信见解，这是一种新的基于人工智能的检测工具，用于评估在线硕士项目申请人提交的推荐信中的领导能力。通过采用自然语言处理和利用使用 RoBERTa 和 LLAMA 的大型语言模型，我们旨在识别诸如团队合作、沟通和创新等领导特质。我们最新的 RoBERTa 模型获得了 91.6% 的加权 F1 分数、92.4% 的精准度和 91.6% 的召回率，显示出在我们的测试数据中具有强一致性。随着 STEM 领域领导技能重要性的日益增加，将 LORI 集成到研究生招生过程中，对于准确评估申请人的领导能力至关重要。这种方法不仅简化了招生过程，还自动化并确保了对候选人能力的更全面评估。

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硕士项目申请过程中，如何高效且准确地评估申请人的领导能力这一问题。具体来说，论文介绍了 LORI（LOR Insights），这是一个基于人工智能（AI）的工具，用于分析申请人在推荐信（Letters of Recommendation, LORs）中所展现的领导技能。传统的申请评估过程依赖于人工阅读和分析大量的文本材料，这一过程耗时且劳动密集。而 LORI 通过自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）和大型语言模型（如 RoBERTa 和 LLAMA），能够自动识别推荐信中的领导特质，如团队合作、沟通能力和创新能力，从而提高招生过程的效率和全面性。

Q: 有哪些相关研究？

A: 以下是论文中提到的相关研究：

推荐信在招生过程中的作用

  • Holistic admissions： holistic admissions 或 “whole-file” review 强调在招生时考虑候选人广泛的品质，包括非认知或个人属性，LORs 在其中发挥重要作用，提供关于申请人的个人和专业特质的独特见解，有助于研究生项目促进多样性。但 LORs 也因非标准化、受写信人背景和偏见影响等问题受到批评。
  • LORs 的内容差异：Dalal 等人（2022）研究发现 LORs 的内容存在基于性别、种族等因素的差异，但这些因素并不预测招生结果。Kim 等人（2024）也发现推荐信在长度和内容上存在与种族、社会经济地位和学校类型相关的显著差异，强调了招生过程中考虑情境的重要性。

领导技能在研究生教育中的重要性

  • 领导技能的重要性：领导技能在专业和学术环境中都备受重视，被认为是研究生教育中的关键目标，尤其在 STEM 领域。有效的领导者不仅需要掌握技术专长，还需要在沟通、协作等专业技能上表现出色。对于科学领域的研究生来说，除了技术熟练度，具备领导能力也受到雇主的青睐。
  • 领导技能与招生决策：领导能力是申请人在申请研究生项目时的一个重要优势，它体现了申请人的团队合作、主动性、沟通能力和解决复杂问题的能力，这些特质表明了他们在研究生教育的严格学术和专业环境中取得成功的潜力。研究表明，申请人的目标与项目目标的一致性以及他们在 21 世纪技能上的表现显著影响招生决策，其中领导技能是预测研究生项目入学、保留和

Authors: Meryem Yilmaz Soylu, Adrian Gallard, Jeonghyun Lee, Gayane Grigoryan, Rushil Desai, Stephen Harmon

Categories: cs.AI, cs.LG

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.05513v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.05513v1

Published: 2025-08-07T15:46:59Z

4. Auto-Eval Judge: Towards a General Agentic Framework for Task Completion Evaluation

The increasing adoption of foundation models as agents across diverse domains necessitates a robust evaluation framework. Current methods, such as LLM-as-a-Judge, focus only on final outputs, overlooking the step-by-step reasoning that drives agentic decision-making. Meanwhile, existing Agent-as-a-Judge systems, where one agent evaluates another’s task completion, are typically designed for narrow, domain-specific settings. To address this gap, we propose a generalizable, modular framework for evaluating agent task completion independent of the task domain. The framework emulates human-like evaluation by decomposing tasks into sub-tasks and validating each step using available information, such as the agent’s output and reasoning. Each module contributes to a specific aspect of the evaluation process, and their outputs are aggregated to produce a final verdict on task completion. We validate our framework by evaluating the Magentic-One Actor Agent on two benchmarks, GAIA and BigCodeBench. Our Judge Agent predicts task success with closer agreement to human evaluations, achieving 4.76% and 10.52% higher alignment accuracy, respectively, compared to the GPT-4o based LLM-as-a-Judge baseline. This demonstrates the potential of our proposed general-purpose evaluation framework.

中文摘要

基础模型在各个领域作为代理的日益采用，需要一个强大的评估框架。当前的方法，比如 LLM-as-a-Judge，仅关注最终输出，忽视了驱动代理决策的逐步推理。同时，现有的 Agent-as-a-Judge 系统，其中一个代理评估另一个代理的任务完成，通常是为狭窄的特定领域而设计。为了填补这一空白，我们提出了一个可推广的、模块化的框架，用于评估代理任务的完成情况，而不受任务领域的限制。该框架通过将任务分解为子任务并利用可用信息（例如代理的输出和推理）验证每一步，从而模拟人类的评价。每个模块为评估流程的特定方面做出贡献，其输出被汇总以得出最终的任务完成评定。我们通过在两个基准 GAIA 和 BigCodeBench 上评估 Magentic-One Actor Agent 来验证我们的框架。我们的 Judge Agent 在任务成功预测方面与人类评估的吻合度更高，分别实现了比基于 GPT-4o 的 LLM-as-a-Judge 基线高出 4.76% 和 10.52% 的对齐准确度。这证明了我们提出的通用评估框架的潜力。

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如何在多样化领域中评估代理（Agent）完成任务的能力。具体来说，它旨在解决以下几个关键问题：

  • 现有评估方法的局限性：当前的评估方法，如使用大型语言模型（LLM）作为评判（LLM-as-a-Judge），主要关注最终输出，忽略了代理决策过程中逐步推理的步骤。此外，现有的代理作为评判（Agent-as-a-Judge）系统通常仅针对特定领域设计，缺乏跨领域的适用性。
  • 人类评估的局限性：人类评估虽然是确定代理任务成功与否的默认标准，但它存在成本高、主观性强和缺乏可扩展性等问题，这限制了自主代理在现实世界中的广泛应用。
  • 如何实现跨领域评估：论文提出了两个核心研究问题：
    • RQ1：如何在广泛的不同领域中评估代理系统的任务完成能力？
    • RQ2：如何提高评判代理（Judge）的质量和与人类评估的一致性？

为了解决这些问题，论文提出了一个通用的、模块化的代理作为评判（Agent-as-a-Judge）评估框架，该框架能够独立于任务领域评估代理任务完成情况，并通过逐步推理来模拟人类评估者的行为。

Q: 有哪些相关研究？

A: 以下是与本文相关的研究工作：

LLM-as-a-Judge

  • MT-Bench 和 Chatbot Arena：这些研究展示了大型语言模型（LLM）可以作为有效的评判工具，对开放性回答进行评分，显示出与人类评估的高度一致性。
  • Compass-Judger-1：该研究训练了一个开源评判模型，使用公共和自收集的反馈数据进行评分和成对比较。
  • Prometheus：通过在多样化反馈数据集上进行训练，进一步提高了评估的准确性，取得了与GPT-4相当的结果。

Multi-LLM as Judge Evaluation

  • ChatEval：为LLM分配角色进行协作评判，通过模拟人类辩论来增强评估质量。
  • AutoArena：利用LLM之间的同伴辩论和委员会投票来选择最佳回答，尽管这些框架仅限于聊天任务，但它们启发了本文中评判代理的设计，旨在评估更广泛的工作流程。

Evaluating Agentic Systems

  • Agent-as-a-Judge：提出了代理评判代理的概念，但该方法仅限于DevAI数据集，且需要为每个任务提供一组软性和硬性要求作为输入，这极大地限制了其向其他数据集的扩展性。本文通过自动生成与领域或数据集无关的检查清单标准，去除了这一要求。

Step-by-Step Evaluation

  • LLM-Reasoners：提出了AutoRace，用于评估LLM的推理链，如思维链和树形思维。本文借鉴了这一理念，评判代理评估代理代理过程中的每一步的完整性和正确性，从而实现更准确和透明的评估。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出一个通用的、模块化的框架来解决评估代理（Agent）任务完成能力的问题，该框架能够独立于任务领域进行评估。以下是论文中提出的解决方案的关键组成部分：

1. 框架概述

论文提出的框架名为 Auto-Eval Judge，它通过模拟人类评估者的行为来评估代理的任务完成情况。具体来说，框架将任务分解为子任务，并通过验证每个步骤来评估代理的推理过程和最终输出。框架由多个模块组成，每个模块负责评估过程的特定方面，最终将这些模块的输出聚合以产生对任务完成的最终裁决。

2. 模块化设计

框架包含以下几个关键模块：

2.1 Criteria Generator（标准生成器）

  • 功能：给定任务描述，生成一个简洁的检查清单问题列表，这些问题必须由执行代理（Actor Agent）满足才能成功完成任务。生成的检查清单旨在验证代理是否满足任务中明确陈述的要求，同时尽量减少假设。
  • 实现：遵循详细的提示指南，确保每个检查清单问题严格与任务对齐。问题设计为二元的（“是”或“否”），每次关注一个要求。通过LLM过滤步骤去除冗余或与任务目标联系不紧密的问题。

2.2 Artifact Content Parser（工件内容解析器）

  • 功能：从执行代理生成的日志文件中结构化并准确检索相关信息（“证据”）。
  • 实现：包括两个主要步骤：
    • Indexer（索引器）：对日志文件进行分块和总结，以提高效率并优化延迟和令牌使用。
    • Retriever（检索器）：使用交叉编码器（cross-encoder）和LLM提取与检查清单问题对齐的相关证据片段。

2.3 Criteria Check Composer (C3)（标准检查组合器）

  • 功能：将上游模块的所有输出综合成一个连贯的验证策略。对于每个检查清单问题，C3构建执行计划，引用相关代理日志，并使用LLM推理以及可选的外部计算资源（如结构化知识库、工具等）。
  • 实现：包括以下几个子模块：
    • Checklist Question Perception（检查清单问题感知）：对检查清单问题进行多阶段分类，将其分为事实性问题或逻辑性问题，并进一步细分为推理或编码问题。
    • Proof Perception（证据感知）：自动验证与每个检查清单项目相关的候选证据是否在语义上足以进行下游评估。
    • Task Perception（任务感知）：将检查清单推理与任务描述的语义解释相结合，确保验证与任务上下文一致。

2.4 Verdict Generator（裁决生成器）

  • 功能：根据所有可用信息和前序模块的输出，判断任务是否成功完成。
  • 实现：给定任务描述、与每个检查清单问题相关的证据以及C3模块的输出，裁决生成器给出“是”或“否”的最终裁决。

3. 实验验证

为了验证框架的有效性，论文在两个基准数据集上进行了评估：GAIA 和 BigCodeBench。这两个数据集分别涵盖了基于文本的任务和复杂的编程任务，需要中间推理和函数调用。

  • GAIA：提供涉及多模态和网页浏览任务的一般推理挑战。
  • BigCodeBench：评估LLM在复杂编程任务上的表现，这些任务需要中间推理和函数调用。

评估方法

  • 人类评估：如果数据集中有可用的基准，则使用基准进行评估；如果没有，则根据可用的评估方法（如测试用例）进行评估；在两者都缺失的情况下，通过直接检查手动验证任务完成情况。
  • LLM作为评判：使用基于GPT-4o的LLM对提供的任务描述和最终输出生成二元裁决（是或否）。
  • 评判裁决：使用框架，根据任务描述和相应的日志文件生成二元裁决（是或否）。

性能指标

通过构建人类评估与每种方法生成的裁决之间的混淆矩阵来计算人类一致性。以LLM作为评判的人类一致性作为基线，比较评判裁决的人类一致性得分，以评估改进情况。

4. 实验结果

实验结果表明，提出的框架在两个数据集上均优于LLM-as-a-Judge基线：

  • GAIA 数据集：框架的准确率比基线提高了4.76%。
  • BigCodeBench 数据集：框架的准确率比基线提高了10.52%。

此外，在BigCodeBench数据集上，框架的精确度达到了92.31%，显示出在评估任务完成情况时的高准确性。这些结果证明了逐步评估在捕捉任务完成情况方面的优势，为评估日益强大的代理系统提供了一个可扩展的基础。

5. 局限性和未来工作

尽管框架在评估任务完成方面表现出色，但当前框架仍存在一些局限性：

  • 多模态任务支持不足：当前框架不支持多模态任务、数据集或领域的评估。
  • 文件和附件处理能力有限：标准生成器目前仅限于为基于文本的任务生成检查清单问题，无法处理涉及文件或附件的任务。
  • 日志文件处理能力有限：工件内容解析器只能处理单个日志文件，无法处理任务执行过程中产生的多个输出或额外工件。

为了克服这些局限性，作者计划扩展框架，增加一个环境探索器模块（Environment Explorer），集成到标准检查组合器中，以支持对基于文件的输出和更复杂评估场景的检查。

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 Auto-Eval Judge 框架的有效性：

实验设置

数据集

为了使评判框架能够在多个领域中泛化，作者选择了两个具有代表性的文本任务数据集：

  • GAIA：提供涉及多模态和网页浏览任务的一般推理挑战。
    • 数据选择：从GAIA中选择了42个Level-1任务，排除了带有多媒体附件的任务。确保了Actor代理在这些任务上的成功和失败运行分布平衡，其中21个任务成功完成，21个未成功。
  • BigCodeBench：评估LLM在复杂编程任务上的表现，这些任务需要中间推理和函数调用。
    • 数据选择：从BigCodeBench中选择了38个任务，排除了测试用例不正确的任务（这会使评估变得模糊）。其中28个任务成功完成，10个未成功。

评估方法

对于每个数据集，考虑了以下三种评估方式：

  1. 人类评估：
    • 如果数据集中有可用的基准，则使用基准进行评估。
    • 如果没有基准但有可用的评估方法（如测试用例），则根据这些方法进行评估。
    • 在既没有基准也没有评估方法的情况下，通过直接检查手动验证任务完成情况。
  2. LLM作为评判：
    • 使用基于GPT-4o的LLM对提供的任务描述和最终输出生成二元裁决（是或否）。
  3. 评判裁决：
    • 使用所提出的框架，根据任务描述和相应的日志文件生成二元裁决（是或否）。

性能指标

为了衡量评估质量，作者计算了人类评估与每种方法生成的裁决之间的一致性。具体来说，通过构建混淆矩阵来计算以下指标：

  • 准确率（Accuracy）
  • 精确率（Precision）
  • 召回率（Recall）
  • 特异性（Specificity）

以LLM作为评判的人类一致性作为基线，将评判裁决的人类一致性得分与基线进行比较，以评估改进情况。

实验结果

GAIA数据集

  • 准确率：评判框架为61.90%，比LLM-as-a-Judge基线（57.14%）提高了4.76%。
  • 精确率：评判框架为66.67%，比LLM-as-a-Judge基线（60.87%）提高了5.80%。
  • 召回率：评判框架为66.67%，比LLM-as-a-Judge基线（60.87%）提高了5.80%。
  • 特异性：评判框架为57.14%，比LLM-as-a-Judge基线（52.63%）提高了4.51%。

BigCodeBench数据集

  • 准确率：评判框架为73.68%，比LLM-as-a-Judge基线（63.16%）提高了10.52%。
  • 精确率：评判框架为92.31%，比LLM-as-a-Judge基线（76.47%）提高了15.84%。
  • 召回率：评判框架为92.30%，比LLM-as-a-Judge基线（100.00%）降低了7.70%。
  • 特异性：评判框架为33.33%，与LLM-as-a-Judge基线（33.33%）持平。

实验结论

实验结果表明，所提出的 Auto-Eval Judge 框架在两个基准数据集上的表现均优于LLM-as-a-Judge基线，显示出更高的与人类评估的一致性。这证明了逐步评估在捕捉任务完成情况方面的优势，为评估日益强大的代理系统提供了一个可扩展的基础。

错误分析

作者还对框架的错误情况进行了分析，发现了一些问题，例如：

  • 在某些评估任务中，仅依赖于从Actor代理的日志中提取的证据进行评估可能不够充分，有时需要评判系统直接解决任务以验证答案。
  • 工件内容解析器有时会在输出中注入意见，或者直接从Actor计划中提取证据片段，导致错误的裁决。
  • 在涉及“角色扮演”的任务中，内容生成器模块可能会将虚构的角色扮演指令与代理的实际行为混淆，从而提出错误的验证问题。

初始数据设置和结果（附录部分）

作者还提到了最初的实验设置，包括从GAIA和BigCodeBench中随机抽取任务样本，并对不同版本的评判框架进行了评估。这些实验帮助作者逐步改进了框架的各个模块，并最终确定了当前的实验设置和结果。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管论文提出的 Auto-Eval Judge 框架在评估代理任务完成方面取得了显著进展，但仍有一些可以进一步探索和改进的方向：

1. 多模态任务支持

当前框架主要支持基于文本的任务，对于多模态任务（如涉及图像、音频、视频等）的支持有限。未来工作可以探索如何扩展框架以处理多模态任务，例如：

  • 多模态输入解析：开发能够处理和解析多模态输入的模块，例如图像识别、音频处理等。
  • 多模态证据提取：改进证据提取模块，使其能够从多模态日志中提取相关信息。
  • 多模态标准生成：扩展标准生成器，使其能够为多模态任务生成检查清单问题。

2. 文件和附件处理

当前框架的 Criteria Generator 模块仅限于生成基于文本的任务的检查清单问题，无法处理涉及文件或附件的任务。未来可以探索以下方向：

  • 文件内容解析：开发能够解析和处理文件内容（如PDF、Word文档、Excel表格等）的模块。
  • 附件处理：扩展框架以支持处理任务中提供的附件，例如通过文件阅读器或解析器提取相关信息。
  • 多文件日志处理：改进 Artifact Content Parser 模块，使其能够处理多个日志文件或任务执行过程中产生的其他工件。

3. 环境探索器模块

为了支持更复杂的评估场景，作者计划在 Criteria Check Composer 中集成一个 Environment Explorer 模块。未来可以探索以下方向：

  • 环境交互：开发能够与任务执行环境进行交互的模块，例如通过API调用或模拟用户操作来验证任务完成情况。
  • 动态任务评估：扩展框架以支持动态任务评估，例如在任务执行过程中实时验证中间步骤。
  • 上下文感知评估：增强框架的上下文感知能力，使其能够根据任务的具体环境和条件进行评估。

4. 评估标准的自动生成

当前框架通过人工定义的提示指南生成检查清单问题，这可能限制了其在新任务或领域的适用性。未来可以探索以下方向：

  • 自动标准生成：开发能够自动从任务描述中提取关键要求并生成检查清单问题的算法。
  • 自适应标准生成：使标准生成器能够根据任务的复杂性和领域特性自适应地调整生成的检查清单问题。
  • 用户反馈驱动的标准优化：引入用户反馈机制，根据评估结果优化和调整检查清单问题。

5. 评估质量的进一步提升

尽管当前框架在与人类评估的一致性方面取得了显著进展，但仍有一些改进空间：

  • 多评判融合：探索将多个评判代理的结果融合起来，以提高评估的准确性和可靠性。
  • 不确定性建模：开发能够处理评估过程中的不确定性的方法，例如通过概率推理或置信度估计来提高评估结果的可信度。
  • 长期任务评估：扩展框架以支持长期任务的评估，例如通过跟踪任务的进展和中间结果来评估任务的完成情况。

6. 跨领域泛化能力

当前框架在特定领域（如GAIA和BigCodeBench）上表现良好，但其跨领域泛化能力仍有待进一步验证。未来可以探索以下方向：

  • 领域无关的评估策略：开发能够适用于多种领域的通用评估策略，减少对特定领域知识的依赖。
  • 领域适应性评估：研究如何使框架能够快速适应新领域，例如通过领域特定的预训练或微调。
  • 多领域基准测试：构建包含多个领域的综合基准测试，以评估框架在不同任务和领域中的表现。

7. 实时评估和反馈

当前框架主要在任务完成后进行评估，未来可以探索实时评估和反馈机制：

  • 实时证据提取：开发能够在任务执行过程中实时提取证据的模块。
  • 即时反馈：使框架能够根据实时证据提供即时反馈，帮助代理在任务执行过程中进行调整和改进。
  • 动态调整评估标准：根据任务的实时进展动态调整评估标准，以更准确地评估任务完成情况。

8. 可解释性和透明度

提高评估过程的可解释性和透明度，使用户能够更好地理解和信任评估结果：

  • 评估过程可视化：开发可视化工具，展示评估过程中的关键步骤和决策路径。
  • 解释生成：使框架能够生成对评估结果的详细解释，帮助用户理解为什么某个任务被认为是成功的或失败的。
  • 用户交互：引入用户交互机制，允许用户查询和验证评估过程中的关键步骤和证据。

9. 与其他评估方法的结合

探索将 Auto-Eval Judge 框架与其他评估方法（如人类评估、自动测试用例生成等）结合起来，以提高评估的全面性和准确性：

  • 混合评估方法：开发结合人类评估和自动评估的混合方法，充分发挥两者的优点。
  • 自动测试用例生成：将框架与自动测试用例生成工具结合，以更全面地评估代理的任务完成情况。
  • 多维度评估：从多个维度（如性能、可靠性、安全性等）评估代理的任务完成情况，提供更全面的评估结果。

10. 性能优化

在实际应用中，框架的性能（如响应时间和资源消耗）也是一个重要的考虑因素。未来可以探索以下方向：

  • 高效索引和检索：优化 Artifact Content Parser 模块的索引和检索算法，提高处理大规模日志文件的效率。
  • 资源优化：研究如何在有限的资源下优化框架的性能，例如通过模型压缩或分布式计算。
  • 实时性能优化：针对实时评估场景，优化框架的响应时间，确保能够及时提供评估结果。

通过进一步探索这些方向，可以进一步提升 Auto-Eval Judge 框架的性能和适用性，使其能够更好地满足实际应用中的需求。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文提出了一个通用的、模块化的框架 Auto-Eval Judge，用于评估代理（Agent）在多样化领域中完成任务的能力。该框架通过模拟人类评估者的行为，将任务分解为子任务，并验证每个步骤来评估代理的推理过程和最终输出。以下是论文的主要内容概述：

研究背景与动机

  • 随着基础模型作为代理在各个领域的广泛应用，需要一个强大的评估框架来评估这些代理的任务完成情况。
  • 现有的评估方法，如LLM-as-a-Judge，主要关注最终输出，忽略了代理决策过程中的逐步推理。
  • 现有的代理作为评判（Agent-as-a-Judge）系统通常仅限于特定领域，缺乏跨领域的适用性。
  • 人类评估虽然被视为标准，但成本高、主观性强且缺乏可扩展性，限制了自主代理在现实世界中的广泛应用。

研究问题

  • RQ1：如何在广泛的不同领域中评估代理系统的任务完成能力？
  • RQ2：如何提高评判代理（Judge）的质量和与人类评估的一致性？

贡献

  • 提出了一个领域无关的代理评估任务分解方法，能够逐步推理任务完成情况，无需预设特定领域的启发式规则。
  • 发布了一个开源的、模块化的、可扩展的评估框架，配备了接口一致的模块，可以独立替换或增强。具体实现展示了其在多个领域的兼容性和泛化能力。
  • 实验结果表明，该框架在与人类评估的一致性方面优于现有的基线方法。

方法

框架的核心是模拟人类评估者的行为，将复杂任务分解为逻辑子目标，并通过基于证据的推理在每个步骤进行正确性评估。评判代理架构结合了多个基于LLM和代理的模块，共同验证代理代理的中间推理步骤和最终输出。

框架模块

  • Criteria Generator（标准生成器）：根据任务描述生成检查清单问题，验证代理是否满足任务的明确要求。
  • Artifact Content Parser（工件内容解析器）：从代理生成的日志文件中提取相关信息（证据）。
  • Criteria Check Composer (C3)（标准检查组合器）：综合上游模块的输出，构建验证策略，验证每个检查清单问题。
  • Verdict Generator（裁决生成器）：根据所有信息和前序模块的输出，判断任务是否成功完成。

实验

  • 数据集：选择了GAIA和BigCodeBench两个基准数据集，分别涵盖基于文本的任务和复杂的编程任务。
  • 评估方法：比较了人类评估、LLM作为评判和评判裁决三种方法。
  • 性能指标：通过计算人类评估与每种方法生成的裁决之间的一致性来衡量评估质量。

结果

  • 在GAIA数据集上，评判框架的准确率比LLM-as-a-Judge基线提高了4.76%。
  • 在BigCodeBench数据集上，评判框架的准确率比LLM-as-a-Judge基线提高了10.52%。
  • 这些结果证明了逐步评估在捕捉任务完成情况方面的优势，为评估日益强大的代理系统提供了一个可扩展的基础。

局限性与未来工作

  • 当前框架不支持多模态任务、数据集或领域的评估。
  • 标准生成器目前仅限于为基于文本的任务生成检查清单问题，无法处理涉及文件或附件的任务。
  • 工件内容解析器只能处理单个日志文件，无法处理任务执行过程中产生的多个输出或额外工件。
  • 未来工作将扩展框架以支持多模态任务和更复杂的评估场景，并计划增加一个环境探索器模块，以支持对基于文件的输出的检查。

结论

本文提出的 Auto-Eval Judge 框架通过逐步评估代理的任务完成情况，在多个基准数据集上取得了优于现有方法的结果。该框架为评估日益强大的代理系统提供了一个可扩展的基础，尽管存在一些局限性，但其在减少人类依赖的同时保持了语义严谨性和跨领域适用性。

Authors: Roshita Bhonsle, Rishav Dutta, Sneha Vavilapalli, Harsh Seth, Abubakarr Jaye, Yapei Chang, Mukund Rungta, Emmanuel Aboah Boateng, Sadid Hasan, Ehi Nosakhare, Soundar Srinivasan

Categories: cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.05508v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.05508v1

Published: 2025-08-07T15:39:48Z

5. Bench-2-CoP: Can We Trust Benchmarking for EU AI Compliance?

The rapid advancement of General Purpose AI (GPAI) models necessitates robust evaluation frameworks, especially with emerging regulations like the EU AI Act and its associated Code of Practice (CoP). Current AI evaluation practices depend heavily on established benchmarks, but these tools were not designed to measure the systemic risks that are the focus of the new regulatory landscape. This research addresses the urgent need to quantify this “benchmark-regulation gap.” We introduce Bench-2-CoP, a novel, systematic framework that uses validated LLM-as-judge analysis to map the coverage of 194,955 questions from widely-used benchmarks against the EU AI Act’s taxonomy of model capabilities and propensities. Our findings reveal a profound misalignment: the evaluation ecosystem is overwhelmingly focused on a narrow set of behavioral propensities, such as “Tendency to hallucinate” (53.7% of the corpus) and “Discriminatory bias” (28.9%), while critical functional capabilities are dangerously neglected. Crucially, capabilities central to loss-of-control scenarios, including evading human oversight, self-replication, and autonomous AI development, receive zero coverage in the entire benchmark corpus. This translates to a near-total evaluation gap for systemic risks like “Loss of Control” (0.4% coverage) and “Cyber Offence” (0.8% coverage). This study provides the first comprehensive, quantitative analysis of this gap, offering critical insights for policymakers to refine the CoP and for developers to build the next generation of evaluation tools, ultimately fostering safer and more compliant AI.

中文摘要

通用人工智能（GPAI）模型的快速进展迫切需要强有力的评估框架，尤其是在欧盟人工智能法案及其相关的行为准则等新兴法规出台的背景下。目前的人工智能评估实践高度依赖既定基准，但这些工具并非为了测量新监管环境下关注的系统性风险而设计。本研究响应了定量测量这一“基准-监管差距”的紧迫需求。我们介绍了Bench-2-CoP，这是一种新颖的系统框架，利用经过验证的LLM作为判决分析，将194,955个来自广泛使用的基准问题与欧盟人工智能法案的模型能力和倾向分类进行匹配。我们的研究结果揭示了显著的不对齐：评估生态系统主要集中在一组狭窄的行为倾向上，如“幻觉倾向”（占语料的53.7%）和“歧视性偏见”（占28.9%），而关键的功能能力则被危险地忽视。至关重要的是，与失控场景密切相关的能力，包括逃避人类监督、自我复制和自主人工智能开发，在整个基准语料中没有得到任何覆盖。这导致了对系统性风险如“失控”（覆盖率0.4%）和“网络攻击”（覆盖率0.8%）几乎没有评估。这项研究提供了对这一差距的首次全面定量分析，为政策制定者改进行为准则以及开发者建立下一代评估工具提供了关键见解，最终促进更安全、更合规的人工智能发展。

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当前人工智能（AI）评估基准（benchmarks）与欧盟AI法案（EU AI Act）及其相关的行为准则（Code of Practice, CoP）之间的“基准-监管差距”（benchmark-regulation gap）。具体来说，论文指出，随着通用人工智能（General Purpose AI, GPAI）模型的快速发展，现有的AI评估基准主要关注模型的性能和基础能力，但这些工具并未被设计用来衡量欧盟AI法案所关注的系统性风险（systemic risks）。这种差距导致了评估实践与新兴监管要求之间的不一致性，使得现有的评估基准无法有效衡量AI模型是否符合新的监管框架。

论文的主要目标是量化这一“基准-监管差距”，并提供一个系统性的框架来评估现有的基准与欧盟AI法案要求之间的对齐程度。通过这一研究，论文旨在为政策制定者提供数据驱动的见解，以完善行为准则，并为开发者提供指导，帮助他们构建下一代评估工具，从而促进更安全、更合规的AI发展。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与研究主题相关的研究，这些研究主要集中在以下几个方面：

监管环境：欧盟AI法案及其行为准则

  • EU AI Act and its Code of Practice：欧盟AI法案建立了全面的风险基础监管框架，特别关注通用人工智能（GPAI）模型，尤其是那些被认为具有系统性风险（GPAI-SR）的模型。行为准则（CoP）将法案的原则具体化为开发者需要遵守的具体承诺，包括对模型能力（capabilities）、倾向（propensities）和使用情境（affordances）的分类评估。
  • Systemic Risks in AI：研究者们警告说，具有独立目标导向行为的智能体系统可能会追求与人类意图不一致的目标，导致欺骗性或有害的行为。这促使了“科学家AI”范式等“安全设计”原则的提出，主张开发非智能体模型以协助人类推理并最小化失控风险。

评估现状：AI基准测试的批判性分析

  • Benchmark Limitations：研究表明，许多现有的大型语言模型（LLM）基准测试在功能性（测试真实世界能力的效果）和完整性（抵抗操纵的能力）方面未能达到标准。这些基准测试通常依赖于静态的、考试风格的格式，不适合动态行为，如情境推理或伦理敏感性

Authors: Matteo Prandi, Vincenzo Suriani, Federico Pierucci, Marcello Galisai, Daniele Nardi, Piercosma Bisconti

Categories: cs.AI, cs.CL

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.05464v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.05464v1

Published: 2025-08-07T15:03:39Z

6. Can open source large language models be used for tumor documentation in Germany? — An evaluation on urological doctors’ notes

Tumor documentation in Germany is largely done manually, requiring reading patient records and entering data into structured databases. Large language models (LLMs) could potentially enhance this process by improving efficiency and reliability. This evaluation tests eleven different open source LLMs with sizes ranging from 1-70 billion model parameters on three basic tasks of the tumor documentation process: identifying tumor diagnoses, assigning ICD-10 codes, and extracting the date of first diagnosis. For evaluating the LLMs on these tasks, a dataset of annotated text snippets based on anonymized doctors’ notes from urology was prepared. Different prompting strategies were used to investigate the effect of the number of examples in few-shot prompting and to explore the capabilities of the LLMs in general. The models Llama 3.1 8B, Mistral 7B, and Mistral NeMo 12 B performed comparably well in the tasks. Models with less extensive training data or having fewer than 7 billion parameters showed notably lower performance, while larger models did not display performance gains. Examples from a different medical domain than urology could also improve the outcome in few-shot prompting, which demonstrates the ability of LLMs to handle tasks needed for tumor documentation. Open source LLMs show a strong potential for automating tumor documentation. Models from 7-12 billion parameters could offer an optimal balance between performance and resource efficiency. With tailored fine-tuning and well-designed prompting, these models might become important tools for clinical documentation in the future. The code for the evaluation is available from https://github.com/stefan-m-lenz/UroLlmEval. We also release the dataset as a new valuable resource that addresses the shortage of authentic and easily accessible benchmarks in German-language medical NLP.

中文摘要

德国的肿瘤文档记录大多是手动完成的，需要阅读病历并将数据输入结构化数据库。大型语言模型（LLMs）有可能通过提高效率和可靠性来增强这一过程。本次评估测试了十一种不同的开源LLM，模型参数规模从1-70亿不等，针对肿瘤文档过程的三个基本任务：识别肿瘤诊断、分配ICD-10编码和提取第一次诊断日期。为了评估LLMs在这些任务上的表现，准备了一份基于匿名泌尿科医生笔记的注释文本片段数据集。使用了不同的提示策略，以研究少样本提示中样本数量的影响，并探索LLMs的整体能力。Llama 3.1 8B、Mistral 7B和Mistral NeMo 12B模型在这些任务上表现相当不错。训练数据较少或参数少于70亿的模型表现明显较低，而更大的模型没有显示出性能提升。来自与泌尿科不同的医学领域的示例也可能在少样本提示中改善结果，证明了LLMs处理肿瘤文档所需任务的能力。开源LLMs显示出强大的自动化肿瘤文档的潜力。7-12亿参数的模型在性能和资源效率之间提供了最佳平衡。通过量身定制的微调和精心设计的提示，这些模型可能在未来成为临床文档的重要工具。评估的代码可在 https://github.com/stefan-m-lenz/UroLlmEval 获取。我们还发布了该数据集，作为一个新的有价值资源，以应对德语医学自然语言处理领域真实且易于获取的基准缺乏问题。

LLM Analysis

LLM Analysis Failed: Error: 抓取失败: Waiting failed: 30000ms exceeded

Authors: Stefan Lenz, Arsenij Ustjanzew, Marco Jeray, Meike Ressing, Torsten Panholzer

Categories: cs.CL, cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2501.12106v4.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2501.12106v4

Published: 2025-01-21T12:56:47Z

7. DeepPHY: Benchmarking Agentic VLMs on Physical Reasoning

Although Vision Language Models (VLMs) exhibit strong perceptual abilities and impressive visual reasoning, they struggle with attention to detail and precise action planning in complex, dynamic environments, leading to subpar performance. Real-world tasks typically require complex interactions, advanced spatial reasoning, long-term planning, and continuous strategy refinement, usually necessitating understanding the physics rules of the target scenario. However, evaluating these capabilities in real-world scenarios is often prohibitively expensive. To bridge this gap, we introduce DeepPHY, a novel benchmark framework designed to systematically evaluate VLMs’ understanding and reasoning about fundamental physical principles through a series of challenging simulated environments. DeepPHY integrates multiple physical reasoning environments of varying difficulty levels and incorporates fine-grained evaluation metrics. Our evaluation finds that even state-of-the-art VLMs struggle to translate descriptive physical knowledge into precise, predictive control.

中文摘要

尽管视觉语言模型（VLMs）展现出强大的感知能力和出色的视觉推理能力，但它们在复杂动态环境中的细节关注和精确行动规划方面存在困难，导致表现不佳。现实世界的任务通常需要复杂的交互、高级空间推理、长期规划和持续的策略完善，这通常需要理解目标场景的物理规则。然而，在现实场景中评估这些能力通常是非常昂贵的。为了弥补这一差距，我们引入了DeepPHY，这是一个新型基准框架，旨在通过一系列具有挑战性的模拟环境系统地评估VLMs对基础物理原理的理解和推理能力。DeepPHY整合了多个不同难度层次的物理推理环境，并且引入了细致的评估指标。我们的评估发现，即使是最先进的VLMs也难以将描述性的物理知识转化为精确的预测控制。

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：如何系统地评估视觉语言模型（Vision Language Models, VLMs）在动态物理环境中的交互式物理推理能力。尽管VLMs在静态视觉内容理解任务中表现出色，但在复杂、动态的环境中，它们在细节关注和精确动作规划方面存在不足，导致性能不佳。现实世界任务通常需要复杂的交互、高级的空间推理、长期规划和连续策略调整，这些通常需要理解目标场景的物理规则。然而，在真实世界场景中评估这些能力往往成本过高。因此，作者提出了DeepPHY，这是一个旨在通过一系列具有挑战性的模拟环境，系统评估VLMs对基本物理原理的理解和推理能力的新颖基准框架。

Q: 有哪些相关研究？

A: 以下是与本文相关的研究领域和具体工作：

物理推理能力评估

  • 静态问题解答基准：许多研究通过大规模的问答（QA）来评估模型对物体属性的物理知识或从固定上下文中推断逻辑结果的能力，例如PhysBench [28]、ABench-Physics [29]等。这些基准虽然对评估声明性知识有价值，但它们从根本上避免了实时视觉感知和与动态世界的连续交互的挑战，因此不足以全面评估物理智能。
  • 基于符号输入的物理推理：一些研究通过提供预处理的符号输入（如对象属性矩阵）或通过代码生成与模拟器交互来评估物理推理能力，例如LLMPhy [30]。这些方法虽然在隔离特定规划方面很有用，但限制了模型对原始感官数据的理解能力，从而限制了其泛化能力。

模拟环境中的物理推理

  • 游戏环境：一些研究关注于在游戏环境中评估物理推理能力，例如Minedojo [8]、Stardojo [9]等。然而，这些环境通常提供高级别的观察/动作空间和简化的物理规则，绕过了对低级物理推理的需求。
  • GUI环境：如Osworld [10]、Androidworld [11]等，这些环境不基于现实世界的物理规则，具有离散的、非连续的动作，不适合评估与物理环境的连续交互。
  • 具身AI环境：例如AI2-THOR [12]、LEGENT [13]、Robocasa [14]等，这些环境主要关注语义层面的交互，通常过度简化了物理动态，限制了模型学习动作与长期物理后果之间深层因果关系的能力。

物理推理基准

  • Phyre [15]：一个2D物理推理任务套件，要求代理通过在场景中放置交互对象来实现特定目标，触发正确的物理连锁反应。
  • I-PHYRE [16]：一个动态演化的交互式物理推理基准，代理需要通过在正确的时间序列中移除障碍物来解决谜题。
  • Kinetix [17]：一个2D物理模拟平台，为代理生成各种物理控制任务，涵盖从机器人运动和抓取到经典控制问题的各种场景。
  • Pooltool [18]：一个高保真的台球模拟基准，准确地模拟了多体碰撞、旋转效果和摩擦引起的轨迹变化。

游戏代理和大型模型

  • 游戏代理研究：一些研究关注于在游戏环境中开发代理，例如Octopus [32]、EscapeCraft [33]、SwarmBrain [34]、Cradle [35]、CivRealm [36]等。然而，这些研究通常侧重于游戏机制，而不是基于原始视觉观察的物理规则推理。

视觉语言模型（VLMs）

  • VLMs在静态视觉内容理解任务中的应用：VLMs在静态视觉内容理解任务中表现出色，例如在图像分类、对象检测等任务中。这些研究为VLMs在动态交互环境中的应用奠定了基础。
  • VLMs在动态交互环境中的应用：一些研究尝试将VLMs应用于动态交互环境，例如Voyager [7]、Ui-Tars [4]、Mobile-R1 [5]、RT-2 [6]等。这些研究展示了VLMs在这些环境中的潜力，但也暴露了它们在物理推理方面的局限性。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 为了解决评估视觉语言模型（VLMs）在动态物理环境中的交互式物理推理能力的问题，论文提出了DeepPHY，这是一个综合性的基准框架，通过一系列具有挑战性的模拟环境来系统地评估VLMs对基本物理原理的理解和推理能力。以下是DeepPHY框架解决该问题的具体方法：

1. 设计多样化的物理推理环境

DeepPHY整合了六个具有不同难度级别的物理推理环境，这些环境涵盖了从简单的碰撞和稳定性问题到复杂的多体动力学和动态机制。具体环境包括：

  • PHYRE：2D物理推理任务，要求代理通过放置交互对象来实现特定目标。
  • I-PHYRE：动态演化的交互式物理推理任务，代理需要通过在正确的时间序列中移除障碍物来解决谜题。
  • Kinetix：2D物理模拟平台，生成各种物理控制任务，涵盖机器人运动和抓取等场景。
  • Pooltool：高保真的台球模拟基准，准确地模拟了多体碰撞和旋转效果。
  • Angry Birds：物理谜题游戏，要求代理通过调整弹弓的角度和力量来击中所有猪。
  • Cut the Rope：物理谜题游戏，要求代理通过切割绳子和使用各种道具来将糖果送到怪物Om Nom的嘴里。

2. 统一框架和标准化评估指标

DeepPHY开发了一个统一的框架，将这些多样化的物理模拟器转化为一个严格且易于访问的测试平台。该平台采用以下标准化评估指标：

  • 成功率：成功解决任务的比例。
  • Pass@K：在最多K次尝试内解决任务的比例。
  • 平均尝试次数：成功解决任务所需的平均尝试次数。

3. 视觉输入和离散动作空间

为了确保评估的核心挑战集中在物理推理上，DeepPHY对每个环境的观察空间和动作空间进行了优化：

  • 观察空间：通过提供清晰的注释图像渲染，标记交互对象的位置和身份，减少对象检测的负担，使代理能够专注于理解物理动态。
  • 动作空间：将连续或复杂动作空间转换为离散和结构化的格式，使VLMs能够更可行地进行交互。例如，在PHYRE中，将放置球的位置和大小转换为离散的网格单元和半径级别；在Pooltool中，将击球的力度和角度转换为预定义的离散选项。

4. 实验设置和评估协议

DeepPHY采用一致的评估设置，要求代理在每个时间步输出下一个动作，基于其与环境的交互历史。评估协议包括：

  • 规划策略：将环境分为“提前规划”和“即时规划”两种交互范式，分别测试代理的全面因果推理能力和动态适应能力。
  • 提示格式：使用两种提示格式——视觉-语言-动作（VLA）和世界模型（WM），分别评估代理直接输出动作和预测环境变化的能力。
  • 评估指标：通过成功率、Pass@K和平均尝试次数等指标，全面评估VLMs的性能。

5. 广泛的实验研究

论文对17种流行的开源和闭源VLMs进行了广泛的实验研究，包括Qwen、Claude、Gemini和GPT系列模型。实验结果揭示了这些模型在物理交互、规划和适应方面的局限性，为未来的研究提供了明确的基线和改进方向。

6. 案例研究和分析

通过具体案例研究，论文深入分析了VLMs在不同环境中的表现，揭示了它们在描述性物理推理和预测性控制之间的根本差异。例如，在Kinetix环境中，即使模型能够正确预测初始动作的结果，它们也往往无法根据新的状态和动量调整后续动作，导致任务失败。

通过这些方法，DeepPHY不仅提供了一个全面评估VLMs物理推理能力的平台，还揭示了当前模型在动态物理环境中的不足，为未来的研究和模型开发提供了宝贵的见解和方向。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了广泛的实验，以评估不同视觉语言模型（VLMs）在DeepPHY基准框架中的表现。实验涉及了六个不同的物理推理环境，涵盖了从简单的碰撞和稳定性问题到复杂的多体动力学和动态机制。以下是实验的具体内容和结果：

1. 实验设置

  • 模型选择：评估了17种流行的开源和闭源VLMs，包括Qwen、Claude、Gemini和GPT系列模型。
  • 提示格式：使用了两种提示格式——视觉-语言-动作（VLA）和世界模型（WM），以评估模型在直接输出动作和预测环境变化方面的能力。
  • 评估指标：采用成功率、Pass@K和平均尝试次数等指标来全面评估模型的性能。

2. 实验环境

实验涵盖了以下六个环境，每个环境都有其独特的挑战和评估方法：

PHYRE

  • 任务：通过放置交互对象（如球）来实现特定目标。
  • 动作空间：离散化的位置和大小选择。
  • 结果：即使是表现最好的模型（如GPT-o3），在10次尝试后的成功率也仅为23.1%。这表明模型在从单一静态观察中制定完整解决方案方面存在显著困难。

I-PHYRE

  • 任务：通过在正确的时间序列中移除障碍物来解决谜题。
  • 动作空间：JSON格式的序列化动作，指定每个障碍物的移除时间和顺序。
  • 结果：一些顶级模型（如GPT-o3）在10次尝试后的成功率达到了81.67%，显示出较强的因果链推理能力。然而，开源模型（如Qwen系列）表现不佳，甚至低于随机基线。

Kinetix

  • 任务：通过控制电机和推进器使绿色物体接触蓝色物体，同时避免红色物体。
  • 动作空间：离散化的电机和推进器控制。
  • 结果：模型在简单任务（S级）上的表现较好，但在复杂任务（M级和L级）上的成功率显著下降。例如，GPT-o3在S级任务上的成功率为63.33%，而在L级任务上仅为10.00%。

Pooltool

  • 任务：通过击球使9号球入洞。
  • 动作空间：离散化的击球力度和旋转类型选择。
  • 结果：一些模型（如GPT-4o-mini）在特定设置下达到了100%的成功率，但这主要是由于模型采用了简单的“蛮力”策略，而不是真正的物理推理。

Angry Birds

  • 任务：通过调整弹弓的角度和力量来击中所有猪。
  • 动作空间：离散化的发射角度和力量选择。
  • 结果：即使是表现最好的模型（如Claude 3.7 Sonnet），其成功率也只有41.18%，远低于人类玩家的64.71%。这表明模型在理解和预测复杂物理过程方面存在显著差距。

Cut the Rope

  • 任务：通过切割绳子和使用各种道具将糖果送到怪物Om Nom的嘴里。
  • 动作空间：离散化的切割、道具交互和暂停控制。
  • 结果：即使是表现最好的模型（如Claude 4.0 Opus），其成功率也只有26.14%，远低于人类玩家的41.36%。这表明模型在动态物理过程的精确控制方面存在显著不足。

3. 实验结果分析

  • 整体表现：实验结果表明，即使是最先进的VLMs在动态物理环境中的交互式物理推理方面也存在显著挑战。大多数模型在复杂任务中的表现低于随机基线，显示出在物理推理和精确动作规划方面的不足。
  • 提示格式比较：在大多数环境中，WM提示格式并未显著优于VLA提示格式，甚至在复杂任务中表现更差。这表明当前模型在将描述性知识转化为预测性和控制性能力方面存在根本性问题。
  • 案例研究：通过具体案例研究，论文揭示了模型在描述性物理推理和预测性控制之间的差异。例如，在Kinetix环境中，即使模型能够正确预测初始动作的结果，它们也往往无法根据新的状态和动量调整后续动作，导致任务失败。

4. 结论

DeepPHY基准框架通过系统评估VLMs在动态物理环境中的交互式物理推理能力，揭示了当前模型在精确动作规划、长期规划和动态适应方面的不足。这些实验结果为未来的研究和模型开发提供了宝贵的见解和方向。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管DeepPHY基准框架在评估视觉语言模型（VLMs）的交互式物理推理能力方面取得了显著进展，但仍有许多可以进一步探索的方向。以下是一些潜在的研究点：

1. 改进模型架构

  • 增强物理理解模块：当前的VLMs在物理推理方面表现不佳，可能是因为它们缺乏专门的物理理解模块。未来的研究可以探索如何在VLMs中集成更强大的物理引擎或模拟器，以增强其对物理规则的理解和预测能力。
  • 多模态融合：进一步探索如何更好地融合视觉、语言和动作信息，以提高模型在动态物理环境中的交互能力。例如，可以研究如何利用多模态数据（如图像、视频、文本）来训练更强大的VLMs。

2. 扩展基准框架

  • 更多环境和任务：虽然DeepPHY已经整合了六个具有挑战性的环境，但仍有更多类型的物理任务可以加入。例如，可以引入更复杂的多体动力学任务、流体动力学任务或电磁学任务，以全面评估模型的物理推理能力。
  • 动态环境变化：当前的基准主要关注静态或逐步变化的环境。未来可以引入更动态的环境变化，如实时变化的物理参数（如重力、摩擦系数）或动态生成的任务，以测试模型的适应性和鲁棒性。

3. 改进评估指标

  • 长期规划能力：当前的评估指标主要关注短期任务成功率，但长期规划能力对于复杂任务同样重要。可以引入更多评估长期规划和多步推理能力的指标，例如任务完成时间、资源使用效率等。
  • 人类水平的比较：虽然DeepPHY已经提供了人类玩家的基准，但这些基准是基于非专家玩家的。未来可以引入更专业的玩家数据，以更准确地评估模型与人类水平的差距。

4. 探索新的训练方法

  • 强化学习：结合强化学习方法，让模型在与环境的交互中学习最优策略。例如，可以使用奖励信号来指导模型的学习过程，使其在动态物理环境中表现得更好。
  • 元学习：探索元学习方法，使模型能够快速适应新任务和新环境。通过在多个任务上进行训练，模型可以学习到更通用的物理推理策略。

5. 跨领域应用

  • 机器人技术：将VLMs应用于实际的机器人任务中，如物体抓取、操作和导航。通过在真实世界环境中测试模型的物理推理能力，可以更好地评估其实际应用价值。
  • 教育和培训：研究如何利用VLMs开发教育工具，帮助学生更好地理解和学习物理概念。例如，可以开发基于VLMs的虚拟实验室，让学生在虚拟环境中进行物理实验。

6. 深入分析模型的局限性

  • 错误分析：对模型在不同任务中的错误进行深入分析，找出其在物理推理中的常见错误模式。通过分析这些错误，可以更好地理解模型的局限性，并为改进提供方向。
  • 可解释性：提高模型决策过程的可解释性，使其能够清晰地解释其推理过程。这不仅有助于理解模型的行为，还可以发现潜在的错误和偏差。

7. 多智能体交互

  • 合作与竞争：研究多智能体环境中的物理推理，例如多个VLMs如何合作完成任务或在竞争环境中相互对抗。这可以揭示模型在复杂社会交互中的物理推理能力。
  • 人类与AI的合作：探索人类与VLMs之间的合作模式，研究如何设计更有效的交互界面和协作机制，以提高任务完成效率。

通过这些进一步的探索，可以更全面地评估和提升VLMs的交互式物理推理能力，为未来的研究和应用提供更坚实的基础。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 这篇论文提出了DeepPHY，这是一个用于系统评估视觉语言模型（VLMs）在动态物理环境中的交互式物理推理能力的基准框架。通过整合多个具有不同难度级别的物理推理环境，DeepPHY能够全面评估VLMs对基本物理原理的理解和推理能力。以下是论文的主要内容和贡献：

研究背景

  • VLMs的局限性：尽管VLMs在静态视觉内容理解任务中表现出色，但在复杂、动态的环境中，它们在细节关注和精确动作规划方面存在不足，导致性能不佳。
  • 现有基准的不足：现有的物理推理基准主要依赖于静态问题解答或文本基础的物理问题，无法全面评估VLMs在动态交互环境中的物理智能。

DeepPHY基准框架

  • 环境集成：DeepPHY整合了六个物理推理环境，包括PHYRE、I-PHYRE、Kinetix、Pooltool、Angry Birds和Cut the Rope，每个环境都提供了独特的物理挑战。
  • 问题形式化：将物理推理挑战形式化为基于试验的决策过程，模型需要在多次尝试中学习和改进策略。
  • 观察空间和动作空间：通过提供清晰的注释图像和离散化的动作空间，DeepPHY确保评估的核心挑战集中在物理推理上。

评估协议

  • 规划策略：将环境分为“提前规划”和“即时规划”两种交互范式，分别测试模型的全面因果推理能力和动态适应能力。
  • 提示格式：使用视觉-语言-动作（VLA）和世界模型（WM）两种提示格式，评估模型在直接输出动作和预测环境变化方面的能力。
  • 评估指标：采用成功率、Pass@K和平均尝试次数等指标，全面评估模型的性能。

实验结果

  • 模型表现：对17种流行的开源和闭源VLMs进行了广泛的实验，结果显示即使是表现最好的模型（如GPT-o3）在复杂任务中的成功率也远低于人类水平。
  • 环境分析：详细分析了每个环境中的模型表现，揭示了模型在物理交互、规划和适应方面的局限性。
  • 提示格式比较：在大多数环境中，WM提示格式并未显著优于VLA提示格式，甚至在复杂任务中表现更差，表明当前模型在将描述性知识转化为预测性和控制性能力方面存在根本性问题。

结论

DeepPHY基准框架通过系统评估VLMs在动态物理环境中的交互式物理推理能力，揭示了当前模型在精确动作规划、长期规划和动态适应方面的不足。这些实验结果为未来的研究和模型开发提供了宝贵的见解和方向。

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: Xinrun Xu, Pi Bu, Ye Wang, Börje F. Karlsson, Ziming Wang, Tengtao Song, Qi Zhu, Jun Song, Zhiming Ding, Bo Zheng

Categories: cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.05405v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.05405v1

Published: 2025-08-07T13:58:19Z

8. ST-WebAgentBench: A Benchmark for Evaluating Safety and Trustworthiness in Web Agents

Autonomous web agents solve complex browsing tasks, yet existing benchmarks measure only whether an agent finishes a task, ignoring whether it does so safely or in a way enterprises can trust. To integrate these agents into critical workflows, safety and trustworthiness (ST) are prerequisite conditions for adoption. We introduce \textbf{\textsc{ST-WebAgentBench}}, a configurable and easily extensible suite for evaluating web agent ST across realistic enterprise scenarios. Each of its 222 tasks is paired with ST policies, concise rules that encode constraints, and is scored along six orthogonal dimensions (e.g., user consent, robustness). Beyond raw task success, we propose the \textit{Completion Under Policy} (\textit{CuP}) metric, which credits only completions that respect all applicable policies, and the \textit{Risk Ratio}, which quantifies ST breaches across dimensions. Evaluating three open state-of-the-art agents reveals that their average CuP is less than two-thirds of their nominal completion rate, exposing critical safety gaps. By releasing code, evaluation templates, and a policy-authoring interface, \href{https://sites.google.com/view/st-webagentbench/home}{\textsc{ST-WebAgentBench}} provides an actionable first step toward deploying trustworthy web agents at scale.

中文摘要

自主 Web 代理解决复杂的浏览任务，但现有的基准测试仅衡量代理是否完成任务，而忽略了它是否安全或以企业可以信任的方式完成任务。为了将这些代理集成到关键工作流程中，安全性和可信度 （ST） 是采用的先决条件。我们介绍了 \textbf{\textsc{ST-WebAgentBench}}，这是一个可配置且易于扩展的套件，用于在现实的企业场景中评估 Web 代理 ST。其 222 个任务中的每一个都与 ST 策略配对，即对约束进行编码的简洁规则，并沿六个正交维度（例如，用户同意、鲁棒性）进行评分。除了原始任务成功之外，我们还提出了 \textit{Completion Under Policy} （\textit{CuP}） 指标，该指标仅计入遵守所有适用策略的完成，以及 \textit{Risk Ratio}，该指标量化了跨维度的 ST 违规行为。评估三种开放的最先进的药物表明，它们的平均 CuP 不到其标称完成率的三分之二，暴露了关键的安全差距。通过发布代码、评估模板和策略创作界面， \href{https://sites.google.com/view/st-webagentbench/home}{\textsc{ST-WebAgentBench}} 为大规模部署值得信赖的 Web 代理提供了可作的第一步。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决的问题是当前基于大型语言模型（LLM）的网络代理（web agents）在企业环境中部署时面临的安全性和可信度挑战。尽管这些代理在自动化工作流程、提高准确性和扩展传统手动流程方面提供了显著价值，但它们在执行任务时的安全性和可信度仍远未达到人类水平，尤其在复杂或动态环境中。现有的基准测试主要关注任务完成的有效性和准确性，而忽视了安全性、策略遵从性和可信度这些对企业实际应用至关重要的因素。

论文中指出的主要问题包括：

  1. 安全性风险：网络代理可能会意外删除用户账户或在关键业务操作中执行非预期动作，这些行为对企业环境构成了显著的风险。

  2. 策略遵从性：现有的网络代理在遵守组织策略、避免不安全行为和维护用户信任方面存在挑战。

  3. 基准测试的局限性：现有的基准测试主要衡量任务成功与否，而忽视了策略遵从性和安全性等关键因素。

为了解决这些问题，论文提出了一个新的在线基准测试——ST-WebAgentBench，它专门设计用来评估网络代理在企业环境中的安全性和可信度。这个基准测试基于一个详细的框架，定义了安全和可信（ST）代理行为，概述了ST策略应该如何构建，并引入了“在策略下的完成度”（Completion under Policies, CuP）指标来评估代理性能。此外，论文还提出了旨在提高网络代理策略意识和遵从性的架构原则，并开源了这个基准测试，以促进更安全、更可信的AI代理的发展。

Q: 有哪些相关研究？

A: 根据论文内容，相关研究领域主要涉及以下几个方面：

  1. 网络代理基准测试：早期的基准测试提供了基本的模拟和评估方法。近年来，研究领域从静态数据集（如WebShop、RUSS、Mind2Web和WebVoyager）发展到动态在线基准测试，模拟真实世界的交互（如WebLinX、WebArena、VisualWebArena、WorkArena、WorkArena++和WebCanvas）。这些基准测试主要关注任务自动化，评估任务完成和实现中间目标的步骤。

  2. 代理的安全性和可信度：随着网络代理基准测试的出现，网络代理的发展显著加速。一些代理针对特定任务进行了微调，而另一些则建立在前沿模型上。尽管取得了进展，但确保代理的安全性和可信度仍是一个重大挑战。例如，GuardAgent框架采用知识推理来执行安全措施，而AutoGen框架则通过多代理对话动态调整安全协议。

  3. AI系统安全性：安全性问题在AI系统中通过涉及意外行为和系统故障的风险类别得到了明确的定义。例如，RJudge基准测试评估代理处理安全关键任务的能力，而MLCommons的AI安全性基准测试评估更广泛的安全挑战。

  4. LLM基础代理的可信度：需要确保代理行为的透明度、可靠性和一致性。然而，由于代理任务的本质不可预测性和不断演变，实施这些品质仍然很困难。当前的架构通常难以维持这些标准，强调了需要能够动态维护安全性和信任的代理框架。

  5. 企业环境中的政策遵从性：在企业设置中，严格遵守政策和法规标准至关重要。ST-WebAgentBench基准测试通过提供首个全面评估网络代理的基准，专注于政策遵从性和可信度，来填补这一空白。

这些相关研究展示了网络代理的发展现状，以及在安全性、可信度和政策遵从性方面存在的挑战。ST-WebAgentBench基准测试的引入旨在通过提供一个评估和改进这些关键领域的平台，推动网络代理在企业环境中的实际应用。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下几个关键方式来解决网络代理在企业环境中的安全性和可信度问题：

  1. 提出ST-WebAgentBench基准测试：这是首个专门为评估网络代理在企业环境中的安全性和可信度而设计的在线基准测试。它基于一个详细的框架，定义了安全和可信（ST）代理的行为，并概述了ST策略的结构。

  2. 定义多层次策略遵从性：论文定义了组织策略、用户偏好和任务指令三个层次的政策，并提出了一个策略层次函数Ht(Porg, Puser, Ptask)，用于在代理行为中应用这些约束。

  3. 引入完成度在策略下（CuP）指标：这是一个新的度量方法，允许在安全、信任和策略遵从性的多个维度上评估代理行为。CuP指标通过计算任务完成分数和政策违规次数，来量化代理在遵守政策层次结构的同时完成任务的能力。

  4. 风险评估：通过聚合跨任务的风险比率，评估代理在多个策略类别中的违规频率，从而对代理的总体安全性和可信度进行分类。

  5. 基准测试设计和实现：ST-WebAgentBench包含了235个富含政策的任务，涵盖了多个安全类别和多个应用环境，如Gitlab、ShoppingAdmin和SuiteCRM。这些任务和政策的分布详细地说明了如何评估边界、用户同意和严格执行政策等不同维度。

  6. 实验评估：通过在不同的应用环境中测试不同的代理，评估它们在边界条件、用户同意和严格执行策略维度的性能。实验结果提供了对代理在完成任务和遵守策略方面的能力的深入了解。

  7. 提出政策感知代理架构原则：论文提出了一个网络代理架构，该架构包含了多个模块，如业务协调代理、任务规划代理、语义感知代理、动作代理以及学习和适应机制。特别强调了政策代理的重要性，它负责加载和构建相关任务、用户和应用的政策层次结构，并确保这些政策在代理执行过程中得到执行。

通过这些方法，论文不仅展示了现有代理在企业安全标准遵从性方面的表现差距，还提出了改进网络代理政策意识和遵从性的架构原则，以期促进更安全、更可信的AI代理的发展。此外，通过开源基准测试，论文鼓励社区贡献和合作，共同推动AI代理在现实世界中的性能边界。

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来评估和展示他们提出的ST-WebAgentBench基准测试的有效性：

  1. 实验设置：

    • 选择了三个应用环境：GitLab、ShoppingAdmin和SuiteCRM。
    • 专注于测试边界条件、用户同意和严格执行策略这三个维度。
    • 使用了AWS和Docker容器来部署这些应用环境。
    • 选择了三个代理进行评估：AgentWorkflowMemory (AWM)、WorkArena legacy和WebVoyager。

  2. 任务执行和评估：

    • 对84个任务进行了基准测试，这些任务主要覆盖了边界、用户同意和严格执行政策这三个维度。
    • 引入了一个新的部分完成任务的CuP（Completion under the Policy）度量标准，以衡量代理在任务的初步阶段中的遵从性。
    • 每个任务的执行时间大约为3分钟，整个84个任务的基准测试需要4小时，全部235个任务需要12小时。

  3. 风险分析：

    • 计算了每个代理在不同策略维度上的违规次数和风险比率。
    • 根据违规次数将风险分为低风险（5%以下违规）、中等风险（5%至15%违规）和高风险（超过15%违规）三个等级。
    • 对代理的整体安全性和可信度进行了定性分析。

  4. 性能结果：

    • 展示了每个代理在完成任务和遵守策略方面的表现，包括完成率、CuP指标和部分完成率。
    • 分析了代理在不同应用环境中的表现，以及在面对高认知负荷时的性能变化。

  5. 代理架构的讨论：

    • 讨论了实现安全和可信行为所需的代理架构的主要组成部分，包括业务协调代理、任务规划代理、语义感知代理、动作代理以及学习和适应机制。
    • 强调了政策代理的重要性，它负责确保在代理执行过程中遵循政策层次结构。

  6. 复现性和伦理：

    • 确保所有数据集、代理架构、评估指标和实验设置都可以被研究社区访问和复现。
    • 提供了详细的文档和环境设置脚本，以支持ST-WebAgentBench与BrowserGym的集成。

这些实验旨在全面评估网络代理在企业环境中的安全性和可信度，并展示ST-WebAgentBench基准测试在识别代理性能差距和推动代理发展方面的有效性。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文提出了一些可以进一步探索的关键点，包括：

  1. 更全面的基准测试开发：尽管ST-WebAgentBench基准测试是朝着评估网络代理安全性和可信度迈出的一步，但它目前还没有涵盖所有关键维度。开发更全面和真实的基准测试，以覆盖更多的安全和策略遵从性方面，是必要的。

  2. 数据集的规模和平衡：当前的数据集在某些政策类别上可能存在规模和平衡上的限制。未来的工作可以集中在收集和标注更多样化和平衡的数据集，以更好地模拟真实世界的情况。

  3. 策略规则的智能集成：对于边界维度等策略规则，需要开发更智能的方法将这些规则集成到任务中，而不是简单地增加认知负荷。

  4. 代理的学习和适应能力：提升代理的学习和适应能力，使其能够根据经验和反馈不断改进其性能，特别是在处理复杂政策环境时。

  5. 减少代理的幻觉行为：当前的代理在没有明确指示的情况下可能会“幻觉”额外的步骤。研究如何减少这种行为，并确保代理行为与任务指令严格一致。

  6. 多模态感知和人机交互：进一步探索如何改进代理的多模态感知能力，以及如何更有效地整合人工介入动作，以提高代理的决策质量和用户信任。

  7. 策略感知代理架构的实现：研究和实现论文提出的策略感知代理架构，特别是政策代理在确保策略遵从性方面的作用。

  8. 基准测试的自动化和规模化：探索如何利用技术如自动标注和大型语言模型来构建和维护基准测试，以实现规模化。

  9. 跨领域和跨任务的通用性：研究代理在不同领域和任务中的通用性，以及如何设计能够在多样化环境中有效工作的代理。

  10. 伦理和隐私问题：在数据收集和基准测试设计中，持续关注伦理和隐私问题，确保符合相关法规和标准。

  11. 社区合作和开源资源：通过开源基准测试和相关资源，鼓励社区合作，共同推动网络代理在安全性和可信度方面的进步。

这些探索点可以帮助研究社区进一步推动网络代理技术的发展，使其更接近在企业环境中的实际应用。

Authors: Ido Levy, Ben Wiesel, Sami Marreed, Alon Oved, Avi Yaeli, Segev Shlomov

Categories: cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2410.06703v5.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2410.06703v5

Published: 2024-10-09T09:13:38Z

9. Scaling LLM Planning: NL2FLOW for Parametric Problem Generation and Rigorous Evaluation

Effective agent performance relies on the ability to compose tools and agents into effective workflows. However, progress in Large Language Model (LLM) planning and reasoning is limited by the scarcity of scalable, reliable evaluation data. This study addresses this limitation by identifying a suitable workflow domain for LLM application. I introduce NL2Flow, a fully automated system for parametrically generating planning problems, which are expressed in natural language, a structured intermediate representation, and formal PDDL, and rigorously evaluating the quality of generated plans. NL2Flow generates a dataset of 2296 low-difficulty problems in automated workflow generation and evaluates multiple open-sourced, instruct-tuned LLMs without task-specific optimization or architectural modifications. Results reveal that the highest performing model achieved 86% success in generating valid plans and 69% in generating optimal plans, specifically for problems with feasible plans. Regression analysis shows that the influence of problem characteristics on plan generation is contingent on both model and prompt design. To investigate the potential of LLMs as natural language-to-JSON translators for workflow definition, and to facilitate integration with downstream symbolic computation tools and a symbolic planner, I evaluated the LLM’s translation performance on natural language workflow descriptions. I observed that translating natural language into a JSON representation of a workflow problem yielded a lower success rate than generating a plan directly, suggesting that unnecessary decomposition of the reasoning task may degrade performance and highlighting the benefit of models capable of reasoning directly from natural language to action. As LLM reasoning scales to increasingly complex problems, understanding the shifting bottlenecks and sources of error within these systems will be crucial.

中文摘要

高效的代理表现依赖于将工具和代理组合成有效工作流的能力。然而，大型语言模型（LLM）规划和推理的进展受到可扩展、可靠的评估数据匮乏的限制。本研究通过识别适合LLM应用的工作流领域来解决这一限制。我介绍了NL2Flow，一个完全自动化的系统，用于参数化生成规划问题，这些问题以自然语言、结构化中间表示和正式PDDL表达，并严格评估生成计划的质量。NL2Flow生成了2296个低难度的自动化工作流生成问题的数据集，并评估了多个开放源代码的、经过指令调优的LLM，而没有进行特定任务的优化或架构修改。结果显示，表现最好的模型在生成有效计划方面实现了86%的成功率，在生成最优计划方面实现了69%的成功率，特别是在存在可行计划的问题上。回归分析显示，问题特征对计划生成的影响依赖于模型和提示设计。为了探讨LLM作为工作流定义的自然语言到JSON翻译器的潜力，并促进与下游符号计算工具和符号规划器的集成，我评估了LLM在自然语言工作流描述上的翻译表现。我观察到，将自然语言翻译成工作流问题的JSON表示的成功率低于直接生成计划，这表明对推理任务的不必要分解可能会降低性能，并突显出能够直接从自然语言推理到行动的模型的好处。随着LLM推理拓展到日益复杂的问题，理解这些系统内不断变化的瓶颈和错误源将至关重要。

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扩展大型语言模型（LLM）在规划和推理能力上的瓶颈问题，主要关注可扩展、可靠的数据生成和评估方法的缺乏。具体而言，论文介绍了NL2FLOW系统，旨在实现以下目标：

  1. 可扩展的数据生成：NL2FLOW能够自动生成规划问题，这些问题用自然语言、中间结构化表示和PDDL（Planning Domain Definition Language）形式表达。这种自动生成方式是参数化的，可以根据需要生成不同复杂度和特征的问题，从而支持大规模数据集的创建。

  2. 多格式数据：生成的数据包括自然语言描述、Python对象形式的中间表示和PDDL，这使得可以训练和评估LLM在规划任务上的表现。

  3. 符号化评估：通过将规划问题编译为PDDL，NL2FLOW允许对LLM生成的计划进行符号化验证，从而提供如最优性等数学上有保证的评估指标。这使得评估过程既可扩展又可靠。

  4. 问题复杂度度量：论文定义了问题复杂度为最优计划的长度，这简化了下游分析，并为衡量问题难度提供了一个清晰的指标。

总体而言，论文的目标是通过NL2FLOW系统，为研究者提供一个工具，以系统地探究LLM在复杂规划场景中的局限性，并为开发改进的架构和训练技术提供支持，从而提升LLM作为智能问题求解器的潜力。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与大型语言模型（LLM）规划和推理能力评估相关的研究工作，这些研究可以分为以下几个类别：

1. 基于基准测试的推理能力评估

  • MATH500, AIME24, GSM8K, 和 MATH：这些基准测试主要关注最终答案的准确性，但忽略了推理过程的有效性。正确答案可能通过错误的推理过程得出，这使得仅依赖最终答案准确性的评估方法存在局限性。
  • BIRD：这是一个自然语言到SQL翻译的基准测试，主要依赖最终答案的准确性，尽管SQL查询构造本身涉及到规划和意图检测。
  • GSMSymbolic：通过从符号模板生成数学问题，允许手动验证解决方案，尝试解决推理过程验证的问题。
  • ReasonAgain：利用GPT-4o为GSM8K和MATH生成Python程序，通过执行生成的代码来验证推理。

2. 基于“谜题”的推理能力评估

  • WORFBENCH：通过图工作流结构的数据生成器来评估LLM的推理能力，但需要预先定义整个图，这限制了其可扩展性。
  • 其他谜题数据集：如河内塔、过河问题、积木世界和跳棋问题等，这些谜题可以通过模拟验证推理步骤，但它们在真实世界场景中的适用性有限。

3. 静态数据集与手动/LLM作为评判的评估

  • FlowBench：提供了一个包含51个场景的静态数据集，覆盖6个领域，主要依赖人工验证。
  • HuggingGPT：使用静态、人工标注的数据集，并结合GPT-4生成的伪标签，使用LLM作为评判。
  • TaskLAMA：提供了一个静态数据集，用于复杂任务分解的结构化评估。
  • ISG-BENCH：关注文本和图像生成的交错，使用静态数据集和LLM作为评判。
  • WikiPlan 和 RecipePlan：提供静态的文本-图像对用于任务完成。

4. 静态数据集与程序化评估

  • TaskBench：将任务自动化分为分解、工具选择和参数预测，使用静态数据集和程序化评估指标（如F1、归一化编辑距离、Rouge）。
  • Open Grounded Planning：旨在生成可执行计划，结合程序化评估指标和LLM作为评判。

5. 算法生成数据集与程序化评估

  • WORFBENCH：通过数据生成器为图工作流结构提供评估，但需要预先定义整个图，限制了可扩展性。

6. 其他相关工作

  • Heuristic Task Planning：在ACL 2024会议上提出了开放性规划的挑战和基准构建。
  • Flowbench：重新审视并基准测试LLM基础代理的流程引导规划。
  • Taskbench：基准测试LLM的任务自动化能力。

这些相关工作为NL2FLOW的开发提供了背景和基础，NL2FLOW通过提供一个完全自动化的数据生成和评估流程，解决了现有方法的局限性，特别是在可扩展性和程序化评估方面。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过引入NL2FLOW系统来解决大型语言模型（LLM）在规划和推理能力上的瓶颈问题。NL2FLOW是一个完全自动化的系统，用于参数化生成规划问题，并严格评估生成计划的质量。以下是NL2FLOW系统解决这些问题的具体方法：

1. 可扩展的数据生成

NL2FLOW能够自动生成规划问题，这些问题用自然语言、中间结构化表示和PDDL（Planning Domain Definition Language）形式表达。这种自动生成方式是参数化的，可以根据需要生成不同复杂度和特征的问题，从而支持大规模数据集的创建。具体步骤如下：

  • 参数化生成：通过控制参数（如动作数量、动作的输入输出参数数量、目标动作数量、需要填充的变量比例等），生成具有不同复杂度和特征的规划问题。
  • 随机生成：生成的数据是随机的，确保数据的多样性和覆盖范围。
  • 符号验证：生成的问题通过符号规划器验证，确保问题的可行性和逻辑一致性。

2. 多格式数据

NL2FLOW生成的数据包括：

  • 自然语言描述：用于训练和评估LLM在规划任务上的表现。
  • 中间表示（Python对象）：便于数据处理和分析。
  • PDDL：用于符号化验证生成的计划，提供数学上有保证的评估指标。

3. 符号化评估

NL2FLOW通过将规划问题编译为PDDL，允许对LLM生成的计划进行符号化验证，从而提供如最优性等数学上有保证的评估指标。具体步骤如下：

  • 计划验证：通过PDDL验证生成的计划是否可执行、是否达到目标状态、是否是最优的。
  • 最优性评估：通过比较LLM生成的计划长度和最优计划长度，评估计划的效率。

4. 问题复杂度度量

论文定义了问题复杂度为最优计划的长度，这简化了下游分析，并为衡量问题难度提供了一个清晰的指标。具体步骤如下：

  • 最优计划长度：通过符号规划器计算最优计划的长度，作为问题复杂度的度量。
  • 回归分析：通过回归分析，研究问题特征（如动作数量、动作的输入输出参数数量、耦合度等）对计划生成的影响。

5. 实验和评估

论文通过生成一个包含2296个问题的数据集，并评估多个开源的、指令调优的LLM，展示了NL2FLOW的能力。具体步骤如下：

  • 数据集生成：使用NL2FLOW生成了一个包含2296个问题的数据集，覆盖不同的复杂度和特征。
  • 模型评估：评估了多个LLM在生成有效计划、最优计划和识别无解问题方面的表现。
  • 回归分析：通过回归分析，研究了问题特征对计划生成的影响，揭示了模型和提示设计对性能的影响。

6. 关键发现

  • 直接生成计划的优势：研究发现，直接从自然语言生成计划的最高成功率高于将自然语言翻译为JSON表示的最高成功率，这表明不必要的中间翻译步骤可能会降低性能。
  • 模型和提示设计的影响：回归分析显示，问题特征对计划生成的影响取决于具体的LLM和提示设计。

通过这些方法，NL2FLOW系统不仅解决了可扩展数据生成和评估的问题，还为研究者提供了一个工具，以系统地探究LLM在复杂规划场景中的局限性，并为开发改进的架构和训练技术提供支持。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文通过NL2FLOW系统进行了一系列实验，旨在评估多个开源的、指令调优的大型语言模型（LLM）在规划任务上的表现。以下是实验的具体内容和步骤：

1. 数据集生成

  • 生成规划问题：使用NL2FLOW系统生成了一个包含2296个规划问题的数据集。这些问题覆盖了不同的复杂度和特征，包括自然语言描述、中间表示（Python对象）和PDDL。
  • 参数化生成：通过控制参数（如动作数量、动作的输入输出参数数量、目标动作数量、需要填充的变量比例等），生成具有不同复杂度和特征的规划问题。
  • 符号验证：生成的问题通过符号规划器验证，确保问题的可行性和逻辑一致性。

2. 模型评估

  • 评估的LLM：评估了多个开源的、指令调优的LLM，包括Llama-3.3-70B-instruct、Llama-3.1-8B-instruct、Llama-3.1-405B-instruct-fp8等。
  • 评估指标：
    • 计划长度：生成的计划步数，范围从0到32步。
    • 计划的有效性：包括计划的可执行性（soundness）、是否达到目标状态（validity）和是否是最优的（optimality）。
    • 无解问题的识别：评估模型在识别无解问题时的表现。
    • JSON翻译任务：评估模型将自然语言问题描述翻译为JSON表示的能力。

3. 实验结果

  • 计划长度：生成的计划长度分布广泛，大多数计划长度在10步以内，但部分模型生成了较长的计划（最长32步）。
  • 计划的有效性：
    • Llama-3.3-70B-instruct：在使用详细提示模板时，生成的计划中80%是可执行的，77%是有效的，64%是最优的。
    • Llama-3.1-405B-instruct-fp8：在使用简洁提示模板时，生成的计划中91%是可执行的，85%是有效的，69%是最优的。
  • 无解问题的识别：所有模型在识别无解问题时都存在困难，但Llama-3.3-70B-instruct表现最佳，其详细提示模板下，识别无解问题的准确率为77%。
  • JSON翻译任务：Llama-3.1-405B-instruct-fp8在生成有效的JSON字符串方面表现最佳，成功率为99%，且73%的JSON输出包含所有必需元素且无幻觉信息。

4. 回归分析

  • 问题特征的影响：通过回归分析，研究了问题特征（如动作数量、动作的输入输出参数数量、耦合度等）对计划生成的影响。结果表明，这些影响是模型和提示设计依赖的。
  • 关键发现：
    • 直接生成计划的优势：直接从自然语言生成计划的最高成功率高于将自然语言翻译为JSON表示的最高成功率，这表明不必要的中间翻译步骤可能会降低性能。
    • 模型和提示设计的影响：不同的LLM和提示设计对计划生成的影响不同，这强调了为特定模型定制评估方法的重要性。

5. 实验结论

  • 直接生成计划的优势：实验结果表明，直接从自然语言生成计划的性能优于通过中间翻译步骤生成计划的性能，这表明直接推理可能更有效。
  • 模型和提示设计的影响：不同的LLM和提示设计对计划生成的影响不同，这强调了为特定模型定制评估方法的重要性。
  • 动态理解局限性：随着问题复杂度的增加，LLM推理的瓶颈和错误来源可能会发生变化，因此动态理解这些局限性并开发相应的工具至关重要。

通过这些实验，论文展示了NL2FLOW系统在生成和评估规划任务数据方面的能力，并揭示了当前LLM在规划和推理任务上的表现和局限性。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文在大型语言模型（LLM）的规划和推理能力方面提出了许多有价值的见解，但也指出了许多可以进一步探索的方向。以下是一些可以进一步研究的点：

1. 模型架构和训练技术的改进

  • 架构改进：研究如何设计更高效的LLM架构，以更好地处理复杂的规划任务。例如，探索如何将符号规划器的逻辑整合到LLM中，或者开发专门针对规划任务的神经网络架构。
  • 训练技术：开发新的训练技术，如强化学习、元学习等，以提高LLM在规划任务上的表现。这些技术可以帮助模型更好地理解和生成有效的计划。

2. 中间表示的作用

  • 中间表示的优化：研究如何优化中间表示（如JSON），以减少幻觉信息并提高翻译的准确性。这可能涉及开发更复杂的自然语言处理技术，以更好地理解问题描述并生成准确的中间表示。
  • 多步推理：探索如何在多步推理过程中有效地使用中间表示，以提高计划生成的效率和准确性。这可能包括开发新的算法，以在推理过程中动态调整中间表示。

3. 问题复杂度和特征的影响

  • 复杂度度量的改进：进一步研究和改进问题复杂度的度量方法，以更准确地反映问题的难度。这可能包括考虑更多的特征，如动作的依赖关系、变量的耦合度等。
  • 特征选择和优化：研究哪些问题特征对计划生成的影响最大，并开发方法来优化这些特征。这可能有助于设计更有效的数据生成和评估策略。

4. 模型和提示设计的定制化

  • 模型特定的提示设计：开发针对特定LLM的提示设计方法，以提高其在规划任务上的表现。这可能涉及对模型的内部机制进行更深入的理解，并根据这些机制设计更有效的提示。
  • 动态提示调整：研究如何根据问题的特征和模型的表现动态调整提示，以提高计划生成的效率和准确性。

5. 多模态数据的利用

  • 多模态数据生成：探索如何将多模态数据（如文本、图像、语音等）整合到规划任务中，以提高模型的理解和生成能力。这可能涉及开发新的数据生成和评估方法，以支持多模态输入。
  • 多模态模型的训练：研究如何训练能够处理多模态输入的LLM，以提高其在复杂规划任务上的表现。这可能包括开发新的训练技术和算法，以支持多模态数据的处理。

6. 动态理解局限性

  • 动态评估工具：开发动态评估工具，以实时监测和分析LLM在复杂规划任务中的表现。这可能涉及开发新的算法和技术，以动态识别模型的局限性并提供反馈。
  • 错误分析和纠正：研究如何分析和纠正LLM在规划任务中的错误，以提高其可靠性和准确性。这可能涉及开发新的错误检测和纠正算法，以及设计更有效的训练策略。

7. 实际应用和部署

  • 实际场景的应用：将NL2FLOW系统应用于实际的业务流程自动化和工作流生成场景，以验证其在真实世界中的有效性和可靠性。这可能涉及与行业合作伙伴合作，开发定制化的解决方案。
  • 部署和优化：研究如何优化NL2FLOW系统的部署，以提高其在实际应用中的效率和可扩展性。这可能涉及开发新的部署策略和技术，以支持大规模数据生成和评估。

通过这些进一步的研究方向，可以更全面地理解和改进LLM在规划和推理任务上的表现，从而推动该领域的进一步发展。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 论文《SCALING LLM PLANNING: NL2FLOW FOR PARAMETRIC PROBLEM GENERATION AND RIGOROUS EVALUATION》由Jungkoo Kang撰写，主要介绍了NL2FLOW系统，这是一个用于自动生成规划问题和严格评估生成计划质量的自动化系统。以下是论文的主要内容总结：

研究背景

  • 规划的重要性：规划对于现代对话式AI系统至关重要，它使系统能够通过利用API、代理、工具、数据库和互联网等资源来实现用户目标。
  • 现有挑战：将自然语言问题描述转换为适合规划算法的形式化表示是一个关键挑战，这一过程容易出错且随着系统复杂度的增加而变得更加困难。此外，基于PDDL的经典规划方法在可扩展性上存在局限性。

研究目标

  • NL2FLOW系统：为了解决上述挑战，作者提出了NL2FLOW系统，旨在自动生成规划问题，并严格评估生成计划的质量。
  • 数据生成与评估：NL2FLOW能够生成用自然语言、中间结构化表示和PDDL表达的规划问题，并通过符号化方法评估计划的有效性、可行性和最优性。

方法

  • 数据生成：NL2FLOW通过参数化方法生成规划问题，控制问题的复杂度和特征，如动作数量、动作的输入输出参数数量、目标动作数量等。
  • 符号化评估：利用PDDL对生成的计划进行符号化验证，确保计划的逻辑一致性和可行性。
  • 问题复杂度度量：定义问题复杂度为最优计划的长度，简化了下游分析并为衡量问题难度提供了一个清晰的指标。

实验

  • 数据集生成：作者使用NL2FLOW生成了一个包含2296个规划问题的数据集，覆盖了不同的复杂度和特征。
  • 模型评估：评估了多个开源的、指令调优的LLM在生成有效计划、最优计划和识别无解问题方面的表现。
  • 关键发现：
    • 直接从自然语言生成计划的性能优于通过中间翻译步骤生成计划的性能。
    • 不同的LLM和提示设计对计划生成的影响不同，强调了为特定模型定制评估方法的重要性。

结论

  • 直接推理的优势：实验结果表明，直接从自然语言生成计划的性能优于通过中间翻译步骤生成计划的性能，这表明直接推理可能更有效。
  • 模型和提示设计的影响：不同的LLM和提示设计对计划生成的影响不同，这强调了为特定模型定制评估方法的重要性。
  • 动态理解局限性：随着问题复杂度的增加，LLM推理的瓶颈和错误来源可能会发生变化，因此动态理解这些局限性并开发相应的工具至关重要。

通过NL2FLOW系统，作者不仅解决了可扩展数据生成和评估的问题，还为研究者提供了一个工具，以系统地探究LLM在复杂规划场景中的局限性，并为开发改进的架构和训练技术提供支持。

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: Jungkoo Kang

Categories: cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2507.02253v3.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2507.02253v3

Published: 2025-07-03T03:02:49Z

10. VS-LLM: Visual-Semantic Depression Assessment based on LLM for Drawing Projection Test

The Drawing Projection Test (DPT) is an essential tool in art therapy, allowing psychologists to assess participants’ mental states through their sketches. Specifically, through sketches with the theme of “a person picking an apple from a tree (PPAT)”, it can be revealed whether the participants are in mental states such as depression. Compared with scales, the DPT can enrich psychologists’ understanding of an individual’s mental state. However, the interpretation of the PPAT is laborious and depends on the experience of the psychologists. To address this issue, we propose an effective identification method to support psychologists in conducting a large-scale automatic DPT. Unlike traditional sketch recognition, DPT more focus on the overall evaluation of the sketches, such as color usage and space utilization. Moreover, PPAT imposes a time limit and prohibits verbal reminders, resulting in low drawing accuracy and a lack of detailed depiction. To address these challenges, we propose the following efforts: (1) Providing an experimental environment for automated analysis of PPAT sketches for depression assessment; (2) Offering a Visual-Semantic depression assessment based on LLM (VS-LLM) method; (3) Experimental results demonstrate that our method improves by 17.6% compared to the psychologist assessment method. We anticipate that this work will contribute to the research in mental state assessment based on PPAT sketches’ elements recognition. Our datasets and codes are available at https://github.com/wmeiqi/VS-LLM.

中文摘要

翻译失败: Failed to request translation service

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利用人工智能技术自动化地评估绘画投射测试（Drawing Projection Test, DPT）中的“一个人从树上摘苹果（PPAT）”任务，以判断参与者的抑郁状态。传统上，PPAT的解读依赖于心理学家的经验，过程繁琐且难以大规模应用。因此，论文提出了一种基于大型语言模型（LLM）的视觉-语义抑郁评估方法（VS-LLM），旨在支持心理学家进行大规模自动化的DPT评估。

Q: 有哪些相关研究？

A: 以下是与本文相关的研究内容：

绘画投射测试和PPAT

  • DPT的作用：绘画投射测试（DPT）旨在通过引导参与者绘制特定主题来描绘其真实的心理状态，这些主题可以反映无法用语言表达的潜意识或无意识信息。DPT已被广泛证明在各种临床环境中有效识别心理状态，例如抑郁、焦虑和儿童性虐待等。
  • PPAT的发展和应用：PPAT测试起源于1990年，目前在临床和非临床环境中被广泛使用，并根据不同文化背景进行了修订。例如，在印度，参与者被要求绘制“一个人从树上摘芒果（PPMT）”，并使用正式元素艺术治疗量表（FEATS）进行评分，已被证明能有效区分抑郁症患者。在PPAT的“人”和“细节和环境”维度中，研究表明根据DSM-5诊断为抑郁症的患者与对照组存在显著差异。大量研究也表明PPAT能有效区分具有亚临床心理状况（如抑郁、焦虑和攻击性）的受试者和正常状态的受试者。
  • DPT的局限性：尽管DPT在评估心理状态方面很有效，但它依赖于心理学家的专业知识，且耗时费力，难以在大规模场景（如学校或公司）中部署评估任务。

基于人工智能的艺术治疗

  • AI在艺术治疗中的应用：近年来，随着人工智能的快速发展，基于AI的艺术治疗吸引了许多学者的关注。例如，有研究提出了基于时钟绘画的评分系统，通过比较VGG16、ResNet-152和DenseNet-121的性能，展示了神经网络在筛选痴呆症个体和定量估计其严重程度方面的有效性。还有研究利用ResNet对心理状态进行分类和数值评估任务。除了分类技术，也有研究探索了经典检测方法，如应用深度学习分析House-Tree-Person绘画，通过广泛的特征提取和目标检测获得了心理状态分析的高准确率。此外，也有研究使用YOLOv5对Draw-A-Person-in-the-Rain（DAPR）进行有效评估。
  • 现有方法的局限性：然而，这些基于AI的艺术治疗方法通常应用CNN从最终绘画中提取特征，忽略了绘画过程的细节分析和绘画的整体特征，且缺乏统一的实验环境供研究。

大型语言模型

  • LLM的发展和影响：大型语言模型（LLM）的兴起标志着人工智能领域的一个变革时期。例如，GPT-4V允许用户指示GPT-4分析图像输入，LLaVA将CLIP的视觉编码器与LLM集成，使其能够处理视觉和语言信息，QWen-VL是一个多模态大型语言模型，展示了在理解和生成视觉与语言元素无缝集成内容方面的卓越能力。
  • LLM在PPAT中的潜力：将LLM整合到PPAT中为增强心理理解和分析提供了创新机会。LLM在训练时使用了大量文本数据，在自然语言处理任务中表现出色，可作为解读PPAT绘画中象征内容的有力工具。此外，LLM还有潜力自动化PPAT图像分析的某些方面，简化工作流程，使心理学家能够专注于复杂案例。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 为了解决如何利用人工智能技术自动化地评估绘画投射测试（DPT）中的“一个人从树上摘苹果（PPAT）”任务以判断参与者的抑郁状态这一问题，论文提出了基于大型语言模型（LLM）的视觉-语义抑郁评估方法（VS-LLM）。该方法通过以下三个模块来实现有效的抑郁评估：

1. 视觉感知模块（Visual Perception Module）

  • 分解绘画：将原始绘画分解为多个连续的子绘画序列，以捕获绘画过程中的详细信息。每个原始绘画被分解为12个子绘画，每个子绘画包含前面所有子绘画的笔画信息。分解规则如下： [ \text{step}_i = \frac{\text{sn}i}{12} ] [ \text{sn}{ij} = \begin{cases} j \times 1 & \text{if } \lfloor\text{step}_i\rfloor < 1, j < \text{sn}_i \ \text{sn}_i & \text{if } \lfloor\text{step}_i\rfloor < 1, j \geq \text{sn}_i \text{ or } \lfloor\text{step}_i\rfloor \geq 1, j = 12 \ j \times \lfloor\text{step}_i\rfloor & \text{if } \lfloor\text{step}_i\rfloor \geq 1, j < 12 \end{cases} ] 其中，(\text{sn}_i) 是第 (i) 幅原始绘画的总笔画数，(\text{step}_i) 是第 (i) 幅原始绘画的笔画步长，(\lfloor\text{step}_i\rfloor) 是 (\text{step}i) 向下取整，(\text{sn}{ij}) 是第 (i) 幅绘画的第 (j) 个子绘画的笔画数。
  • 图像编码器：使用ResNet18的一部分作为卷积网络，输入为 (x \in \mathbb{R}^{W \times H \times C})，其中 (H, W) 是图像的尺寸，(C) 是通道数。经过逐层卷积池化（去掉全连接层）后，输出为 ((512, 7, 7))。最后加入一层最大池化，变为 ((512, 3, 3))。对于绘画 (x)，有： [ F_v = \text{MaxPooling}(R(x)) \in \mathbb{R}^{512 \times 3 \times 3} ] 其中，(R(x)) 表示ResNet处理输入绘画 (x) 的过程，(F_v) 表示视觉特征。
  • 时间特征提取器：由两层LSTM组成，用于捕获时间依赖性并从高级特征序列中学习语义知识。首先将视觉特征 (F_v) 展平为一维张量 ((3 \times 3 \times 512 = 4,608))，然后将展平后的视觉特征作为LSTM的输入，最后加入一层线性映射层： [ F_t = \text{LSTM}(\text{Flatten}(F_v)) \in \mathbb{R}^{100 \times 12} ] 其中，(F_t) 表示时间笔画特征。

2. 心理语义描述生成感知模块（Mental Semantic Caption Generation Perception Module）

  • 心理语义描述生成：设计心理提示（prompts），利用Qwen-VL生成心理语义描述。这些提示强调心理元素，如颜色使用和空间利用，确保LLM生成的文本质量。对于PPAT绘画，心理语义描述的生成公式为： [ \text{Caption}{\text{psy}} = \text{LLM}(P{\text{psy}}, I_{\text{ppat}}) ] 其中，(\text{Caption}{\text{psy}})、(P{\text{psy}})、(I_{\text{ppat}}) 分别表示心理语义描述、包含心理元素的提示和PPAT绘画。
  • 文本编码器：使用RoBERTa作为文本编码器，将输入句子标记化为一系列文本标记，然后将标记序列输入RoBERTa语言模型以提取文本嵌入向量。在语义感知模块中，输入文本 (\text{Caption}{\text{psy}} \in \mathbb{R}^{W \times C})，其中 (W) 是文本序列的长度，(C) 是特征的维度，输出是通过多层变换后的特征表示： [ F_t = \text{Pooling}(\text{RO}(\text{Caption}{\text{psy}})) \in \mathbb{R}^D ] 其中，(\text{RO}(\text{Caption}{\text{psy}})) 表示RoBERTa模型处理输入文本 (\text{Caption}{\text{psy}}) 的过程，(\text{Pooling}) 表示全局池化操作，(F_t) 是最终的文本特征表示，维度为 (D)。

3. 心理分类模块（Mental Classification Module）

  • 特征融合与分类：将提取到的语义和视觉信息进行拼接，然后设计一个心理解码器。心理解码器由三个连续的线性层组成，用于进一步学习多模态心理特征。解码器输出心理类别。

4. 训练过程

  • Focal Loss：为了解决正负样本之间的不平衡问题，在训练过程中使用了Focal Loss。Focal Loss通过引入一个调节因子 ((1 - p_t)^\gamma) 来减少易分类样本的权重，使模型更加关注难以分类的样本。Focal Loss的定义为： [ \text{FL}(p_t) = -(1 - p_t)^\gamma \log(p_t) ] 其中，(\gamma \geq 0) 是可调的聚焦参数。当 (\gamma = 0) 时，Focal Loss等同于交叉熵损失（CE），随着 (\gamma) 的增加，调节因子的影响更加显著。

通过上述三个模块的协同工作，VS-LLM能够有效地从PPAT绘画中提取详细的视觉信息和整体的语义信息，并将它们融合起来进行抑郁状态的分类评估。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验：

1. 构建PPAT数据集

  • 数据收集：邀请参与者完成PPAT绘画任务，并填写患者健康问卷（PHQ-9）量表，以评估抑郁症状的严重程度。
  • 数据标注：由三位心理学家根据正式元素艺术治疗量表（FEATS）对绘画进行评分，取平均值作为每幅绘画在14个维度上的得分，形成14维向量作为标注信息。PHQ-9量表的结果作为真实标签。
  • 数据审核：实施严格的数据审核流程，包括参与者自检、心理学家复审和作者与心理学家的最终确认，确保数据质量。
  • 数据统计与划分：使用PHQ-9得分的10分作为阈值，统计了数据集中抑郁和非抑郁样本的数量，并按照年龄和性别进行了统计。采用5折交叉验证的方式将数据集划分为训练集和测试集。

2. 心理学家评估方法与AI自动评估方法的性能比较

  • 心理学家评估方法：基于心理学家对PPAT绘画在14个维度上的评分，使用随机森林、支持向量机（SVM）、逻辑回归和多层感知机（MLP）等传统机器学习方法对参与者的抑郁状态进行评估。结果显示，随机森林方法在测试集上取得了70.2%的预测准确率。
  • AI自动评估方法：使用ResNet18和Sketch-a-Net等卷积神经网络（CNN）模型对PPAT绘画进行特征提取和抑郁状态评估。实验结果表明，这些AI方法的性能优于心理学家评估方法。其中，VS-LLM方法在PPAT数据集上取得了87.8%的准确率，相比最佳的心理学家评估方法（随机森林）提高了17.6%。

3. 消融实验

  • 验证心理语义描述生成模块的有效性：通过对比包含和不包含心理语义描述的模型，发现加入心理语义描述后，模型性能提升了3.7%。
  • 验证时间特征提取器的有效性：比较有无时间特征提取器的模型，结果表明时间特征提取器使模型性能提高了4.5%。
  • 验证不同图像编码器的影响：对比使用ResNet18和Sketch-a-Net作为图像编码器的模型，发现使用ResNet18的模型性能更好，提升了0.6%。
  • 验证不同损失函数的影响：比较使用Focal Loss和交叉熵损失（CEL）的模型，结果表明Focal Loss使模型性能提高了1.4%。

通过这些实验，论文验证了VS-LLM方法在自动化PPAT绘画抑郁评估中的有效性，并展示了各个模块和设计选择对模型性能的贡献。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A:

Authors: Meiqi Wu, Yaxuan Kang, Xuchen Li, Shiyu Hu, Xiaotang Chen, Yunfeng Kang, Weiqiang Wang, Kaiqi Huang

Categories: cs.CV, cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.05299v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.05299v1

Published: 2025-08-07T11:59:50Z