ArXiv Domain 2025-08-21

数据来源：ArXiv Domain

LLM Domain Papers

1. The Promise of Large Language Models in Digital Health: Evidence from Sentiment Analysis in Online Health Communities

Digital health analytics face critical challenges nowadays. The sophisticated analysis of patient-generated health content, which contains complex emotional and medical contexts, requires scarce domain expertise, while traditional ML approaches are constrained by data shortage and privacy limitations in healthcare settings. Online Health Communities (OHCs) exemplify these challenges with mixed-sentiment posts, clinical terminology, and implicit emotional expressions that demand specialised knowledge for accurate Sentiment Analysis (SA). To address these challenges, this study explores how Large Language Models (LLMs) can integrate expert knowledge through in-context learning for SA, providing a scalable solution for sophisticated health data analysis. Specifically, we develop a structured codebook that systematically encodes expert interpretation guidelines, enabling LLMs to apply domain-specific knowledge through targeted prompting rather than extensive training. Six GPT models validated alongside DeepSeek and LLaMA 3.1 are compared with pre-trained language models (BioBERT variants) and lexicon-based methods, using 400 expert-annotated posts from two OHCs. LLMs achieve superior performance while demonstrating expert-level agreement. This high agreement, with no statistically significant difference from inter-expert agreement levels, suggests knowledge integration beyond surface-level pattern recognition. The consistent performance across diverse LLM models, supported by in-context learning, offers a promising solution for digital health analytics. This approach addresses the critical challenge of expert knowledge shortage in digital health research, enabling real-time, expert-quality analysis for patient monitoring, intervention assessment, and evidence-based health strategies.

中文摘要

数字健康分析目前面临着重大挑战。对患者生成健康内容的复杂分析，涉及复杂的情感和医学背景，需要稀缺的领域专业知识，而传统的机器学习方法受到数据短缺和医疗环境隐私限制的制约。在线健康社区（OHC）以混合情感的帖子、临床术语和隐含的情感表达为例，展示了这些挑战，精确的情感分析（SA）需要专业知识。为了解决这些挑战，本研究探索了大型语言模型（LLM）如何通过上下文学习整合专业知识，以提供一种可扩展的解决方案，用于复杂的健康数据分析。具体而言，我们开发了一个结构化的编码手册，系统地编码专家解释指南，使LLM能够通过有针对性的提示而非广泛训练来应用领域特定的知识。使用来自两个OHC的400个专家标注的帖子，六种GPT模型与DeepSeek和LLaMA 3.1一起验证，并与预训练语言模型（BioBERT变体）和基于词典的方法进行比较。LLM在表现上优于其他模型，同时显示出专家级一致性。这种高一致性，与不同专家之间的一致性水平没有统计学上的显著差异，表明知识整合超越了表面级的模式识别。通过上下文学习支持的多种LLM模型一致的表现，为数字健康分析提供了有希望的解决方案。这种方法解决了数字健康研究中专家知识缺乏的关键挑战，使实时、专家质量的分析成为可能，适用于患者监测、干预评估和基于证据的健康策略。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决数字健康分析中面临的几个关键挑战，特别是在情感分析（Sentiment Analysis, SA）方面。具体问题包括：

1. 复杂的情感和医学背景：患者生成的健康内容包含复杂的情感和医学背景，需要专业知识来进行准确分析。传统的机器学习方法由于数据短缺和隐私限制，在医疗环境中的应用受到限制。
2. 在线健康社区（OHCs）的挑战：OHCs中的帖子包含混合情感、临床术语和隐含的情感表达，需要专业知识才能准确进行情感分析。这些帖子的复杂性使得传统的机器学习方法难以有效应用。
3. 专业知识的稀缺性：在数字健康分析中，专业知识的稀缺性是一个主要问题。传统的机器学习方法需要大量的标注数据来进行有效的训练，但在医疗环境中，由于隐私和治理限制，这类数据很难获得。
4. 如何整合专家知识：研究的核心问题是大型语言模型（LLMs）是否能够有效地整合特定领域的专家知识，以实现复杂的情感分析，而不需要大量的训练数据。

为了解决这些问题，论文提出了一种通过结构化代码本（codebook）将专家知识整合到LLMs中的方法，这种方法通过上下文学习（in-context learning）来实现，而不是通过大量的训练数据。这种方法旨在提供一个可扩展的解决方案，用于复杂的健康数据分析，并在医疗环境中实现实时、专家质量的分析。

Q: 有哪些相关研究？

A: 以下是论文中提及的相关研究：

1. 数字健康中的情感分析

• K. Denecke 和 D. Reichenpfader [8]：对临床叙述进行情感分析的综述研究，探讨了情感分析在医疗记录中的应用。
• F. C. Yang, A. J. Lee, 和 S. C. Kuo [9]：研究了如何通过情感分析挖掘健康社交媒体中的信息。
• X. Li 等人 [10]：基于深度学习的情感分析，用于理解英国呼吸系统在线健康社区中超级用户和普通用户的参与和互动。

2. 大型语言模型在情感分析中的应用

• Q. Zhong 等人 [17]：比较了 ChatGPT 和微调的 BERT 在情感分析任务中的表现。
• M. M. Amin 等人 [18]：对 ChatGPT 在情感计算任务中的表现进行了广泛的评估。
• M. Sushil 等人 [19]：比较了基于大型语言模型的零样本推理和针对乳腺癌病理报告的任务特定监督分类。

3. 在线健康社区的情感分析

• J. C. de Albornoz 等人 [7]：在 e-health 论坛中进行情感分析的特征工程研究。
• H. Pratiwi 等人 [12]：通过社会网络和情感分析研究 Twitter 上的哮喘网络。
• S. G. Elbers 等人 [13]：对退伍军人事务部的肺癌患者医疗记录笔记进行情感分析。

4. 传统机器学习方法在情感分析中的应用

• M. Taboada 等人 [24]：对基于词典的情感分析方法进行了综述。
• B. Pang, L. Lee, 和 S. Vaithyanathan [25]：使用机器学习技术进行情感分类的研究。
• J. Devlin 等人 [26]：BERT 模型的预训练，用于语言理解。

5. 大型语言模型在医疗领域的应用

• Y. Chang 等人 [16]：对大型语言模型的评估进行了综述。
• S. Rathje 等人 [22]：研究了 GPT 在多语言心理文本分析中的有效性。
• F. Gilardi 等人 [23]：发现 ChatGPT 在文本标注任务中优于众包工人。

6. 其他相关研究

• A. H. Seh 等人 [4]：提出了基于机器学习的框架，用于保护医疗数据的隐私。
• E. Hossain 等人 [5]：对自然语言处理在电子健康记录中的应用进行了系统综述。
• K. Klug 等人 [6]：对临床自然语言处理在患者旅程中的应用进行了系统综述。

这些研究为本文提供了背景和基础，特别是在情感分析、大型语言模型的应用以及在线健康社区的分析方面。本文通过整合专家知识到大型语言模型中，提出了一种新的方法来解决数字健康分析中的挑战。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下方法解决数字健康分析中的情感分析问题：

1. 结构化代码本（Structured Codebook）

• 开发过程：研究者开发了一个结构化的代码本，系统地编码了专家解释指南。这个代码本通过严格的共识过程创建，包括标注定义、决策规则、包含/排除标准、处理边界或隐含案例的指导以及典型示例及其理由。
• 应用方式：代码本不仅用于训练人类标注者以标准化标注过程，还用于构建大型语言模型（LLMs）的提示（prompts）。零样本（zero-shot）提示包括任务指令加上代码本的标签定义和决策规则，而少样本（few-shot）提示则附加了一些代表性的示例及其标签。

2. 大型语言模型（LLMs）的使用

• 模型选择：研究者选择了多种LLMs进行评估，包括GPT模型（如GPT-4.1、GPT-o3及其迷你版本）、DeepSeek和LLaMA 3.1。这些模型通过上下文学习（in-context learning）的方式，利用零样本和少样本提示来整合专家知识。
• 性能评估：通过与传统方法（如基于词典的方法和预训练语言模型BioBERT）的比较，展示了LLMs在情感分析任务中的优越性能。LLMs在准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）和F1分数上均优于传统方法。

3. 专家级一致性（Expert-level Agreement）

• 一致性评估：通过计算LLMs与人类专家标注者之间的一致性（使用Fleiss’ Kappa系数），研究者发现LLMs能够达到与人类专家相当的一致性水平（κ值在0.42到0.75之间），表明LLMs能够有效地整合专家知识。
• 统计验证：使用Mann-Whitney U检验验证了LLMs与人类专家之间的一致性与人类专家之间的一致性之间没有统计学上的显著差异（例如，p>0.05），进一步证明了LLMs在情感分析中的专家级表现。

4. 置信度校准（Confidence Calibration）

• 置信度估计：研究者还评估了LLMs在预测时提供的置信度估计的可靠性。通过请求模型在做出预测的同时报告其置信度水平（0到1的范围），并使用可靠性图表（reliability diagrams）来评估预测置信度与实际准确率之间的关系。
• 校准结果：GPT-o3模型在少样本提示下表现出良好的置信度校准，其校准曲线接近完美校准线，表明高置信度预测通常对应于高准确率。这使得LLMs在实际医疗应用中可以用于自动处理高置信度的预测，同时将不确定的预测标记出来供专家审查。

5. 开源实现（Open-source Implementation）

• 代码共享：为了促进更广泛的采用，研究者提供了完整的开源实现，包括实现代码、评估脚本、代码本、带有代码本规则的零样本和少样本提示，以及示例用法。这使得其他研究者和实践者可以立即在不同的医疗研究环境中应用这种方法。

通过这些方法，论文展示了如何利用LLMs通过结构化提示整合专家知识，从而在数字健康分析中实现专家级的情感分析，而无需大量的训练数据。这种方法不仅提高了分析的准确性，还降低了实施复杂分析所需的资源和技术门槛。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验：

1. 数据集和人类标注

• 数据集来源：数据来自两个在线健康社区（OHCs）——Asthma + Lung UK (AUK) 和 British Lung Foundation (BLF)。数据集分别包含自2006年以来的12,453篇帖子和自2012年以来的367,787篇帖子。
• 数据采样：使用分层随机抽样方法，从每个数据集中抽取200篇帖子，保持原始帖子类型的分布。
• 人类标注：五位专家人类标注者独立为这些帖子添加情感标签（正面、中性或负面）。这些标注者都拥有博士学位，其中一些具有临床经验和定性分析专长。

2. 结构化代码本的开发

• 代码本内容：代码本包括标签定义、决策规则、包含/排除标准、处理边界或隐含案例的指导以及典型示例及其理由。
• 开发过程：标注者首先独立对400篇帖子进行标注，然后通过多次会议解决分歧，以协调解释并制定规则。

3. 情感分析模型的比较

• 模型类别：
  • 基于词典的模型：包括VADER、TextBlob和SentiWordNet。
  • 微调的BioBERT模型：使用四个不同的数据集进行微调。
  • 大型语言模型（LLMs）：包括GPT模型（GPT-4.1、GPT-o3及其迷你版本）、DeepSeek和LLaMA 3.1。

4. 性能评估

• 标签分布分析：通过可视化展示人类标注者和模型为帖子分配的正面、负面和中性标签的边际频率。
• 人类标注者之间的一致性：使用Fleiss’ Kappa系数评估五位专家标注者之间的一致性。
• LLMs与人类标注者的一致性：比较LLMs与人类标注者之间的一致性，并使用Mann-Whitney U检验评估LLMs与人类标注者之间的一致性与人类标注者之间的一致性之间是否存在统计学上的显著差异。
• 与多数标签的性能比较：以多数标签为基准，计算每个模型的准确率、精确率、召回率和F1分数。
• 置信度校准分析：对于能够提供不确定性估计的GPT模型，评估其置信度校准情况。通过可靠性图表和置信度分数分布来评估模型的置信度估计是否可靠。

5. 实验结果

• 标签分布：在两个数据集中，正面标签的分配频率高于负面或中性标签。
• 人类标注者之间的一致性：AUK样本的Fleiss’ Kappa值范围为0.49到0.71，整体为0.59；BLF样本的Fleiss’ Kappa值范围为0.33到0.67，整体为0.52。所有Kappa值均具有统计学意义（p < 0.001）。
• LLMs与人类标注者的一致性：LLMs与人类标注者之间的一致性范围为68%到89%，Kappa值范围为0.42到0.75。Mann-Whitney U检验显示LLMs与人类标注者之间的一致性与人类标注者之间的一致性之间没有显著差异（p值分别为0.68和0.10）。
• 与多数标签的性能比较：LLMs在准确率上优于传统方法，GPT-o3-fs在AUK样本中达到87%的准确率，在BLF样本中达到86%的准确率。传统方法的准确率较低，BioBERT模型的准确率范围为48%到72%。
• 置信度校准分析：GPT-o3模型在少样本提示下表现出良好的置信度校准，其校准曲线接近完美校准线，表明高置信度预测通常对应于高准确率。其他模型变体（如GPT-4.1和GPT-o3-mini）的置信度分布较为集中，限制了其在质量评估中的实用性。

这些实验结果表明，LLMs能够有效地整合专家知识，实现专家级的情感分析，而无需大量的训练数据。此外，GPT-o3模型在少样本提示下能够提供可靠的置信度估计，这使得其在实际医疗应用中具有潜在的部署价值。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文中提到的研究已经取得了显著的成果，但仍有一些可以进一步探索的方向：

1. 不同医疗领域的应用

• 其他健康社区：研究可以扩展到其他类型的在线健康社区，例如心理健康社区、慢性疾病社区等，以验证方法在不同医疗领域的适用性。
• 临床记录：探索LLMs在临床记录情感分析中的应用，这些记录通常包含更复杂的医学术语和临床背景。
• 多语言环境：研究LLMs在多语言医疗文本中的表现，特别是在非英语环境中，以评估其跨语言能力。

2. 模型的进一步优化

• 微调与知识整合：研究如何结合微调和知识整合，以进一步提高LLMs在特定医疗任务中的性能。例如，可以探索在少量标注数据上进行微调，同时利用知识整合来提高模型的泛化能力。
• 模型架构的改进：研究不同的LLMs架构（如GPT、LLaMA、DeepSeek等）在特定任务中的表现，并探索如何改进这些架构以更好地适应医疗文本分析。
• 动态知识更新：研究如何使LLMs能够动态地整合最新的医疗知识，例如通过实时更新的医学文献或临床指南。

3. 置信度估计的改进

• 置信度校准的进一步研究：虽然GPT-o3模型在少样本提示下表现出良好的置信度校准，但其他模型变体的置信度估计仍有待改进。研究可以探索如何改进这些模型的置信度估计，使其更适合于医疗应用。
• 不确定性量化方法：研究不同的不确定性量化方法，如贝叶斯方法、集成方法等，以提高模型在预测不确定性时的可靠性。

4. 多模态情感分析

• 结合文本和图像：研究如何结合文本和图像信息进行情感分析。例如，在在线健康社区中，用户可能同时上传文字和图像，结合这两种模态的信息可以更全面地理解用户的情感状态。
• 结合文本和生理数据：探索如何将文本情感分析与生理数据（如心率、血压等）相结合，以更准确地评估患者的情绪状态。

5. 伦理和可解释性

• 伦理考量：研究如何确保LLMs在医疗应用中的使用符合伦理标准，特别是在涉及患者隐私和数据安全方面。
• 可解释性：提高LLMs在情感分析中的可解释性，使医疗专业人员能够理解模型的决策过程。这可以通过开发新的解释方法或改进现有方法来实现。

6. 实时监测和干预

• 实时情感监测：研究如何利用LLMs进行实时情感监测，以便及时发现患者的情绪变化，并提供及时的干预措施。
• 个性化干预：探索如何根据患者的情感状态和历史数据提供个性化的干预建议，以提高治疗效果和患者满意度。

7. 跨学科合作

• 与医疗专业人员合作：与医疗专业人员合作，将LLMs的情感分析结果应用于实际的医疗决策中，以验证其在临床环境中的有效性和安全性。
• 与心理学家合作：与心理学家合作，研究情感分析结果对患者心理健康的影响，以及如何利用这些结果来改善心理健康服务。

这些方向不仅可以进一步验证和优化论文中提出的方法，还可以为数字健康分析领域带来新的视角和解决方案。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: ### 论文的主要内容概述

研究背景

• 数字健康分析面临数据隐私、专业知识稀缺和数据短缺等挑战。
• 在线健康社区（OHCs）中的帖子包含复杂的医学术语、混合情感和隐含的情感表达，需要专业知识进行准确的情感分析（Sentiment Analysis, SA）。
• 传统的机器学习方法在医疗环境中由于数据隐私限制和标注数据稀缺而难以有效应用。

研究目的

• 探索大型语言模型（LLMs）如何通过上下文学习（in-context learning）整合专家知识，以实现复杂的情感分析，而无需大量的训练数据。
• 提供一个可扩展的解决方案，用于复杂的健康数据分析，并在医疗环境中实现实时、专家质量的分析。

方法

1. 结构化代码本（Structured Codebook）

   • 开发了一个结构化的代码本，系统地编码了专家解释指南，包括标签定义、决策规则、包含/排除标准、处理边界或隐含案例的指导以及典型示例及其理由。
   • 代码本用于训练人类标注者和构建LLMs的提示（prompts）。

2. 数据集和人类标注

   • 数据来自Asthma + Lung UK (AUK) 和 British Lung Foundation (BLF) 两个在线健康社区。
   • 使用分层随机抽样方法，从每个数据集中抽取200篇帖子，保持原始帖子类型的分布。
   • 五位专家人类标注者独立为这些帖子添加情感标签（正面、中性或负面）。

3. 情感分析模型的比较

   • 基于词典的模型：包括VADER、TextBlob和SentiWordNet。
   • 微调的BioBERT模型：使用四个不同的数据集进行微调。
   • 大型语言模型（LLMs）：包括GPT模型（GPT-4.1、GPT-o3及其迷你版本）、DeepSeek和LLaMA 3.1。

4. 性能评估

   • 标签分布分析：通过可视化展示人类标注者和模型为帖子分配的正面、负面和中性标签的边际频率。
   • 人类标注者之间的一致性：使用Fleiss’ Kappa系数评估五位专家标注者之间的一致性。
   • LLMs与人类标注者的一致性：比较LLMs与人类标注者之间的一致性，并使用Mann-Whitney U检验评估LLMs与人类标注者之间的一致性与人类标注者之间的一致性之间是否存在统计学上的显著差异。
   • 与多数标签的性能比较：以多数标签为基准，计算每个模型的准确率、精确率、召回率和F1分数。
   • 置信度校准分析：对于能够提供不确定性估计的GPT模型，评估其置信度校准情况。

主要发现

1. LLMs的优越性能：

   • LLMs在情感分析任务中表现出色，准确率在81%到89%之间，远高于传统方法（48%到72%）。
   • LLMs与人类标注者之间的一致性范围为68%到89%，Kappa值范围为0.42到0.75，与人类标注者之间的一致性相当（p>0.05）。

2. 置信度校准：

   • GPT-o3模型在少样本提示下表现出良好的置信度校准，其校准曲线接近完美校准线，表明高置信度预测通常对应于高准确率。
   • 其他模型变体（如GPT-4.1和GPT-o3-mini）的置信度分布较为集中，限制了其在质量评估中的实用性。

3. 开源实现：

   • 提供了完整的开源实现，包括实现代码、评估脚本、代码本、带有代码本规则的零样本和少样本提示，以及示例用法，以便其他研究者和实践者可以立即在不同的医疗研究环境中应用这种方法。

结论

• 通过结构化代码本将专家知识整合到LLMs中，可以有效地实现复杂的情感分析，而无需大量的训练数据。
• 这种方法不仅提高了情感分析的准确性，还降低了实施复杂分析所需的资源和技术门槛，为数字健康分析提供了一个可扩展的解决方案。
• GPT-o3模型在少样本提示下能够提供可靠的置信度估计，这使得其在实际医疗应用中具有潜在的部署价值。

未来研究方向

• 探索LLMs在不同医疗领域的应用，如临床记录、多语言环境等。
• 研究如何结合微调和知识整合，以进一步提高LLMs在特定医疗任务中的性能。
• 改进置信度估计方法，提高模型在预测不确定性时的可靠性。
• 探索多模态情感分析，结合文本和图像或生理数据以更全面地理解用户的情感状态。
• 研究如何确保LLMs在医疗应用中的使用符合伦理标准，并提高其可解释性。

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: Xiancheng Li, Georgios D. Karampatakis, Helen E. Wood, Chris J. Griffiths, Borislava Mihaylova, Neil S. Coulson, Alessio Pasinato, Pietro Panzarasa, Marco Viviani, Anna De Simoni

Categories: cs.CL

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.14032v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.14032v1

Published: 2025-08-19T17:54:56Z

---

2. Ask Good Questions for Large Language Models

Recent advances in large language models (LLMs) have significantly improved the performance of dialog systems, yet current approaches often fail to provide accurate guidance of topic due to their inability to discern user confusion in related concepts. To address this, we introduce the Ask-Good-Question (AGQ) framework, which features an improved Concept-Enhanced Item Response Theory (CEIRT) model to better identify users’ knowledge levels. Our contributions include applying the CEIRT model along with LLMs to directly generate guiding questions based on the inspiring text, greatly improving information retrieval efficiency during the question & answer process. Through comparisons with other baseline methods, our approach outperforms by significantly enhencing the users’ information retrieval experiences.

中文摘要

最近在大型语言模型（LLMs）方面的进展显著提高了对话系统的性能，但当前的方法往往无法准确指导主题，因为它们无法识别用户在相关概念中的困惑。为了解决这个问题，我们提出了“问好问题”（AGQ）框架，该框架具有改进的概念增强项目反应理论（CEIRT）模型，以更好地识别用户的知识水平。我们的贡献包括应用CEIRT模型和LLMs，直接生成基于启发性文本的指导性问题，大大提高了问答过程中的信息检索效率。通过与其他基准方法的比较，我们的方法在显著增强用户信息检索体验方面表现优于其他方法。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决在信息检索过程中，如何通过生成有效的引导性问题来提高用户信息检索效率和知识获取的问题。具体而言，它针对以下挑战：

1. 用户知识水平的准确评估：在复杂的领域中，用户可能难以识别自己的知识缺口，并且难以提出精确针对这些缺口的问题。现有的大型语言模型（LLMs）在识别用户对相关概念的混淆方面存在不足，限制了它们生成精确、相关问题的能力。

2. 引导性问题的生成：在信息检索过程中，生成引导性问题是一个未被充分探索的领域。这需要精确地识别知识缺口，并且需要根据用户的知识状态动态地生成问题，以引导用户更有效地检索信息。

3. LLMs的知识边界问题：LLMs在特定领域的知识边界不明确，这增加了它们生成有效引导性问题的不确定性。论文指出，尽管LLMs具有强大的语言理解和推理能力，但在特定领域中，它们可能缺乏足够的专业知识来生成有效的引导性问题。

为了解决这些问题，论文提出了Ask-Good-Question（AGQ）框架，该框架通过引入Concept-Enhanced Item Response Theory（CEIRT）模型，动态评估用户的知识状态，并基于此生成引导性问题，以提高信息检索的效率和用户的知识获取。

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，以下是主要的相关研究：

1. 探索LLMs的知识边界

• 知识边界挑战：研究[27]和[17]通过设计问题集来挑战模型，探索LLMs的知识边界。
• 推理时指导：研究[10]和[8]专注于在推理时引导模型，以增加生成正确答案的概率。
• R-Tuning方法：[28]提出了一种构建数据集和训练LLMs以识别特定领域内无法回答的问题的方法。

2. 问答生成（Question-Answer Generation）

• 早期方法：早期的问答生成方法依赖于基于规则和模板的方法，使用语言模式和预定义结构[12, 3, 9]。
• 神经序列到序列模型：[5, 20]展示了如何直接从输入文本生成问答对。
• 与LLMs的整合：最近的研究开始探索将问答生成与LLMs整合，特别是通过提示工程方法[29]。

3. 问题生成（Question Generation）

• 基础工作：[24]首次提出了问题生成任务，激发了后续的各种方法和应用研究。
• 神经序列到序列模型：后续的研究转向神经序列到序列模型，后来发展为Transformer架构[25]。
• Transformer架构：[18]探索了使用Transformer架构进行无需预定义答案的问题生成。
• 预训练方法：[1]提出了一种预训练方法，旨在通过学习恢复包含答案的句子来生成富有上下文的问题。
• 可控性：[22]关注于可控性，使用项目反应理论（IRT）来管理生成的问答对的难度。

4. 基于IRT的自适应评估和诊断

• 计算机化自适应测试（CAT）：基于项目反应理论（IRT），动态选择项目以高效估计受试者的能力水平[26]。该领域还发展了内容平衡和项目曝光控制技术[23]，多维模型（MIRT）以评估多个特质[19]，以及改进的项目选择策略[2]。
• 认知诊断模型（CDMs）：利用IRT原理，但专注于提供技能掌握的细粒度画像，通常使用Q矩阵将项目映射到技能[21]。先进的模型如G-DINA可以表示复杂的技能关系[4]，但CDMs通常用于提供离散技能的掌握情况以进行总结性反馈。

这些相关研究为AGQ框架的提出提供了理论和实践基础，特别是在如何利用LLMs进行有效的信息检索和知识评估方面。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出Ask-Good-Question（AGQ）框架来解决在信息检索过程中生成有效引导性问题的问题。AGQ框架的核心是Concept-Enhanced Item Response Theory（CEIRT）模型，该模型通过动态评估用户的知识状态，并基于此生成引导性问题，以提高信息检索的效率和用户的知识获取。以下是AGQ框架的主要组成部分和解决方法：

1. CEIRT模型

CEIRT模型扩展了传统的项目反应理论（IRT），通过引入多维向量来表示用户的知识状态（θ）、项目难度（b）和项目区分度（a）。这些向量允许清晰地表示用户在不同概念上的理解程度以及评估项目的特征。通过这些表示，AGQ框架可以评估用户的概念理解，识别知识缺口，并生成引导性问题。

• 知识状态向量（θ）：表示用户在多个概念上的知识水平。
• 项目难度（b）：表示评估项目的难度。
• 项目区分度（a）：表示项目在区分不同知识状态方面的有效性。

2. 数据集构建

为了提供结构化的知识资源，论文构建了一个特定领域的数据集（EOR-QA），该数据集包含与增强石油回收（EOR）领域相关的概念、上下文句子和问答对。数据集的构建过程包括以下几个步骤：

• 概念提取：通过LLM自动识别关键概念。
• 句子提取：从文档中提取与每个概念相关的句子。
• 问答对生成：为每个句子生成相应的问答对。
• 手动验证：由领域专家进行验证，确保准确性和相关性。

3. 用户-LLM交互

用户与LLM的交互从一个与用户信息需求相关的查询开始。框架利用LLM生成相关响应，并根据用户与LLM的交互动态更新用户的知识状态（θ）。具体步骤如下：

• 响应生成：LLM根据用户的查询生成响应。
• 知识状态更新：通过分析响应内容，识别用户可能接触的概念，并更新用户的知识状态。

4. 启发式文本选择

为了生成有效的引导性问题，需要为LLM提供适当的上下文输入，称为“启发式文本”。选择启发式文本的原则是最优挑战，即匹配文本的认知需求与用户的当前知识状态。通过计算适合度分数（S(t, j)），选择与用户知识状态最匹配的文本片段作为启发式文本。

5. 引导性问题生成

根据更新后的知识状态（θ），AGQ框架采用自适应策略生成引导性问题：

• 低知识状态：如果某个概念的知识状态低于预定义阈值（ϵ），使用特定的提示（PQGlow）生成基础性问题。
• 高知识状态：如果所有相关概念的知识状态都高于阈值，使用不同的提示（PQGhigh）生成应用性问题。

6. 引导性问题的相关性和质量控制

为了确保生成的引导性问题与用户的信息检索需求相关，并保持适当的水平，论文设计了一个质量评估机制。该机制通过以下指标评估潜在引导性问题：

• 信息缺口对齐（AlignScore）：衡量问题是否针对用户知识状态较低的领域。
• 概念特异性（MI(q, c)）：衡量问题与目标概念的关联强度。
• 语言复杂性（ComplexityIndex）：评估问题的结构复杂性。

这些指标结合成一个最终的质量得分（QualityScore），用于分析或过滤掉低于预定质量阈值的问题，从而提高引导性问题的相关性和有效性。

7. 实验验证

论文通过一系列实验验证了AGQ框架的有效性。实验使用了EOR-QA数据集，并与多种基线方法（如零样本问题生成、带有手工示例的CoT提示）进行了比较。实验结果表明，AGQ框架在信息检索效率和知识获取方面显著优于基线方法，接近人类专家的水平。

通过这些方法，AGQ框架能够动态评估用户的知识状态，并生成针对性的引导性问题，从而提高信息检索的效率和用户的知识获取。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文设计并开展了一系列实验，旨在验证Ask-Good-Question（AGQ）框架在不同场景下的有效性。以下是实验的主要内容和结果：

1. 实验设置

• 数据集：实验使用了EOR-QA数据集，这是一个为AGQ框架定制的、针对增强石油回收（EOR）领域的数据集。该数据集包含超过3100个问答对，涵盖了从基础原理到实际应用的不同认知层次。
• 基线方法：AGQ框架与以下几种基线方法进行了比较：
  • 零样本问题生成（Zero-shot Question Generation）：直接提示LLM生成引导性问题，不提供任何示例。
  • 带有手工示例的CoT提示（CoT Prompts with Handcrafted Examples）：结合链式思考（CoT）提示和从EOR-QA数据集中手动构建的示例，以协助LLM生成引导性问题。
  • 人类专家（Human Expert）：由石油领域的专家生成引导性问题，作为衡量LLM生成问题效果的金标准。

2. 实验结果

• 准确率比较：通过收集每种方法生成的对话集，然后利用LLM根据对话上下文回答EOR-QA数据集中的问题，定义准确率为正确回答的平均比率。图3展示了不同对话轮次下的准确率比较。结果显示，AGQ在20轮对话后达到了100%的准确率，显著高于CoT（41.1%）和零样本（23.9%）。AGQ的平均准确率（48.8%）也高于CoT（25.6%）和零样本（16.3%）。AGQ的表现接近“带有AGQ上下文的人类”组（平均51.0%，第19轮达到≥95%的准确率），验证了自动评估方法的有效性，并接近人类专家的效果（平均72.0%，第14轮达到≥95%的准确率）。
• 跨模型泛化能力评估：为了评估AGQ框架的泛化能力，使用了不同的LLMs（Qwen2.5-7B和Qwen2.5-32B）进行性能评估。图4展示了不同LLMs的准确率比较。结果表明，尽管初始性能与模型规模有关，但所有模型在经过一定轮次的交互后，准确率均显著提高，并在第19-21轮接近100%。这表明AGQ框架能够有效提升不同LLMs的性能，具有跨模型的适应性和鲁棒性。
• 文本相似性评估：为了从另一个角度评估生成问题的质量，使用标准的文本相似性度量（BLEU-4、ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L）对每种方法生成的引导性问题与人类专家参考问题进行了比较。表2显示了不同方法的文本相似性度量结果。AGQ在所有度量指标上均显著优于基线方法，例如，AGQ的BLEU-4得分为0.219，而CoT为0.025，零样本为0.016；AGQ的ROUGE-1得分为0.577，而CoT为0.198，零样本为0.114。这表明AGQ生成的问题在词汇和语义上与人类专家的问题更为接近。
• 知识增长评估：通过比较20轮交互前后用户知识状态向量（θ）的变化来评估知识增长。图6跟踪了EOR概念的知识状态（θj），显示AGQ框架使θj值从1.44增长到4.85，而CoT从1.06增长到3.36，零样本从0.34增长到2.65。这表明AGQ在提高用户对特定概念的理解方面更为有效。图5进一步展示了使用雷达图比较EOR-QA中五个概念的最终知识状态，AGQ在所有概念上的表现均优于CoT和零样本方法。AGQ的平均最终知识状态为4.70，显著高于CoT的3.19和零样本的2.63。

3. 实验结论

• AGQ框架的有效性：AGQ框架在生成引导性问题方面优于基线方法，能够显著提高信息检索的准确性和效率，并且接近人类专家的效果。
• 跨模型适应性：AGQ框架能够适应不同规模的LLMs，并在交互过程中显著提升其性能。
• 知识增长：AGQ框架能够有效促进用户对特定概念的理解和知识增长。

这些实验结果表明，AGQ框架在信息检索和知识获取方面具有显著的优势，为未来的信息检索系统提供了一种有效的引导性问题生成方法。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管AGQ框架在生成引导性问题和提高信息检索效率方面取得了显著成果，但仍有一些可以进一步探索和改进的方向：

1. 多模态信息融合

• 背景：当前的AGQ框架主要依赖文本信息进行知识评估和问题生成。然而，在许多实际应用中，用户可能需要处理多种类型的信息，如图表、图像、视频等。
• 探索方向：将多模态信息融入AGQ框架，使系统能够处理和生成与图像、图表等相关的引导性问题。这可能需要开发新的多模态表示方法和融合策略，以更全面地评估用户的知识状态。

2. 实时反馈机制

• 背景：AGQ框架通过动态更新用户的知识状态来生成引导性问题，但目前的更新机制主要基于用户与LLM的交互历史。
• 探索方向：引入实时反馈机制，允许用户直接提供反馈（如“这个问题太难了”或“我已经知道这个了”），以便系统更精准地调整知识状态和生成更合适的问题。

3. 个性化学习路径

• 背景：AGQ框架能够根据用户的知识状态生成引导性问题，但目前的路径规划相对通用。
• 探索方向：开发更个性化的学习路径规划算法，根据用户的学习进度、兴趣和目标，生成定制化的引导性问题序列。这可能涉及用户建模和学习分析技术的进一步研究。

4. 跨领域适应性

• 背景：AGQ框架在增强石油回收（EOR）领域取得了成功，但其在其他领域的应用尚未充分验证。
• 探索方向：在其他知识密集型领域（如医学、教育、法律等）测试和验证AGQ框架的有效性。这可能需要针对不同领域的特点进行调整和优化，包括构建特定领域的数据集和调整CEIRT模型的参数。

5. 长期知识跟踪

• 背景：AGQ框架目前主要关注短期的交互和知识状态更新，但用户的知识状态是动态变化的，长期跟踪可能有助于更好地理解用户的学习模式。
• 探索方向：开发长期知识跟踪机制，记录用户在多个会话中的知识状态变化，以识别学习趋势和知识缺口。这可能需要引入时间序列分析和用户行为建模技术。

6. 多用户协作

• 背景：AGQ框架目前主要针对单个用户进行优化，但在许多实际场景中，用户可能需要与他人协作完成任务。
• 探索方向：扩展AGQ框架以支持多用户协作，生成能够促进团队合作和知识共享的引导性问题。这可能涉及群体知识建模和协作学习策略的研究。

7. 解释性和透明度

• 背景：尽管AGQ框架能够生成有效的引导性问题，但其内部机制和决策过程可能对用户不透明。
• 探索方向：提高系统的解释性和透明度，使用户能够理解问题生成的依据和逻辑。这可能需要开发新的解释性AI技术，以提供清晰的决策路径和理由。

8. 与其他AI技术的整合

• 背景：AGQ框架主要基于LLMs和CEIRT模型，但其他AI技术（如强化学习、深度学习等）可能为问题生成和知识评估提供新的视角。
• 探索方向：探索将AGQ框架与其他AI技术整合的可能性，例如使用强化学习优化问题生成策略，或利用深度学习模型改进知识状态的表示和更新。

9. 用户界面和交互设计

• 背景：AGQ框架的用户体验和交互设计对于其实际应用至关重要，但目前的研究主要集中在算法和模型上。
• 探索方向：设计更直观、用户友好的界面，使用户能够更自然地与系统交互。这可能涉及人机交互和用户体验设计的研究。

10. 伦理和公平性

• 背景：随着AI技术的广泛应用，伦理和公平性问题变得越来越重要。AGQ框架在生成引导性问题时可能受到数据偏差和算法偏见的影响。
• 探索方向：研究和解决AGQ框架中的伦理和公平性问题，确保生成的问题对所有用户都是公正和无偏见的。这可能需要引入伦理审查和公平性评估机制。

这些方向为未来的研究提供了广阔的空间，有望进一步提升AGQ框架的性能和适用性，使其在更广泛的应用场景中发挥更大的作用。

Q: 总结一下论文的主要内容

A:

Authors: Qi Wu, Zhongqi Lu

Categories: cs.CL, cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.14025v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.14025v1

Published: 2025-08-19T17:31:42Z

---

3. Hallucinations and Key Information Extraction in Medical Texts: A Comprehensive Assessment of Open-Source Large Language Models

Clinical summarization is crucial in healthcare as it distills complex medical data into digestible information, enhancing patient understanding and care management. Large language models (LLMs) have shown significant potential in automating and improving the accuracy of such summarizations due to their advanced natural language understanding capabilities. These models are particularly applicable in the context of summarizing medical/clinical texts, where precise and concise information transfer is essential. In this paper, we investigate the effectiveness of open-source LLMs in extracting key events from discharge reports, including admission reasons, major in-hospital events, and critical follow-up actions. In addition, we also assess the prevalence of various types of hallucinations in the summaries produced by these models. Detecting hallucinations is vital as it directly influences the reliability of the information, potentially affecting patient care and treatment outcomes. We conduct comprehensive simulations to rigorously evaluate the performance of these models, further probing the accuracy and fidelity of the extracted content in clinical summarization. Our results reveal that while the LLMs (e.g., Qwen2.5 and DeepSeek-v2) perform quite well in capturing admission reasons and hospitalization events, they are generally less consistent when it comes to identifying follow-up recommendations, highlighting broader challenges in leveraging LLMs for comprehensive summarization.

中文摘要

翻译失败: Unexpected end of JSON input

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医疗文本总结中使用开源大型语言模型（LLMs）时面临的两个主要挑战：

1. 关键事件提取（Key Event Extraction）：

   • 从医疗文本（如出院报告）中提取关键事件（如入院原因、住院期间的重要事件和必要的后续行动）是临床总结的核心任务。然而，LLMs在处理复杂的医疗文本时，可能会遗漏重要的细节，导致总结不完整或误导性，影响临床决策的准确性。

2. 幻觉（Hallucinations）：

   • LLMs在生成文本时可能会产生幻觉，即生成与原始文本不符或不存在的信息。在医疗领域，这种幻觉可能导致严重的后果，如错误的诊断、错误的治疗建议或对患者病史的误解。因此，检测和减少幻觉对于确保医疗文本总结的可靠性至关重要。

论文通过综合评估开源LLMs在处理医疗文本总结时的表现，分析它们在提取关键事件和减少幻觉方面的有效性和局限性，旨在为医疗文本总结提供更可靠和准确的工具。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了与医疗文本总结、关键事件提取和幻觉检测相关的多个研究领域。以下是主要的相关研究：

医疗文本总结（Medical Text Summarization）

• 传统方法：早期的医疗文本总结研究主要依赖于基于规则的方法和统计模型，如条件随机场（Conditional Random Fields）和隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models）。
• 深度学习方法：近年来，深度学习技术，特别是基于循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）和基于Transformer的架构，被广泛应用于医疗文本总结中，以提高准确性。
• 预训练模型：预训练的生物医学模型，如BioBERT和ClinicalBERT，已被证明在从结构化和非结构化临床叙述中提取医学实体方面具有显著效果。

关键事件提取（Key Event Extraction）

• 基于规则的方法：早期研究依赖于基于规则的方法来识别关键事件，但这些方法通常需要大量的领域特定训练数据，并且在不同医疗上下文中的泛化能力有限。
• 深度学习方法：近年来，深度学习方法被广泛用于提高关键事件提取的准确性。例如，GPT-4和Med-PaLM等模型在捕捉上下文依赖关系方面显示出潜力，但它们可能仍然无法准确地优先考虑临床相关见解。

幻觉检测（Hallucination Detection）

• 事实核查方法：一些研究依赖于事实核查方法，通过比较生成的总结与源文本，使用相似性度量或基于检索的验证来检测幻觉。
• 不确定性量化：其他研究使用不确定性量化技术，如置信度评分和概率建模，来评估LLM生成输出的可靠性。
• 外部知识库：在生物医学领域，外部知识库（如SNOMED CT）已被集成到NLP管道中，以验证生成内容的事实准确性。

具体相关研究

• BioBERT [23]：一个预训练的生物医学语言表示模型，用于生物医学文本挖掘。
• ClinicalBERT [24]：一个针对临床笔记建模和预测医院再入院的预训练模型。
• GPT-4 [25]：展示了在自然语言理解、生成和上下文推理方面的显著能力，但可能在优先考虑临床相关见解方面存在挑战。
• Med-PaLM [26]：一个在生物医学AI领域有潜力的模型，用于处理临床文本总结。
• Med-Halt [11]：一个用于测试大型语言模型在医疗领域幻觉的测试框架。

这些研究为本文提供了背景和基础，本文在此基础上进一步探讨了开源LLMs在医疗文本总结中的关键事件提取和幻觉检测方面的表现。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下方法来解决医疗文本总结中的关键事件提取和幻觉检测问题：

1. 数据集和模型选择

• 数据集：使用MIMIC-IV数据集中的出院报告作为实验数据。这些报告包含了丰富的临床信息，适合用于评估LLMs在医疗文本总结中的表现。
• 模型选择：选择了多种开源大型语言模型（LLMs），包括LLaMA、Mistral、Gemma、Phi、Falcon、LLaVA、DeepSeek和Qwen等，以评估它们在医疗文本总结中的性能。

2. 关键事件提取评估

• 评估指标：使用GPT-4作为评估器，评估LLMs在提取关键事件方面的表现。关键事件包括入院原因、住院期间的重要事件和必要的后续行动。
• 实验设计：每个LLM都被要求生成出院报告的总结，限制在1000个字符以内。通过比较生成的总结与原始报告，评估模型在提取关键事件方面的准确性和完整性。
• 结果分析：统计每个模型在提取入院原因、住院事件和后续行动方面的表现，计算“全面覆盖”和“公平覆盖”的百分比。例如，Qwen2.5在提取入院原因方面表现最佳，而Phi3在提取后续行动方面表现最佳。

3. 幻觉检测与量化

• 幻觉类型：定义了四种主要的幻觉类型：
  • Unsupported facts：模型生成的临床细节在原始报告中不存在。
  • Incorrect or Contradicted facts：模型对事件的解释与原始报告不符，导致误导性结论。
  • Faithfulness hallucinations：模型遗漏了源文本中的关键细节，改变了总结的含义。
  • Content hallucinations：模型引入了与源文档完全无关或不相关的内容。
• 实验设计：从每个LLM生成的100个出院报告总结中识别幻觉，并统计每种幻觉的数量。
• 结果分析：通过统计每种幻觉的数量，评估不同模型在生成幻觉方面的倾向。例如，Phi3在生成Unsupported facts和Incorrect/Contradicted facts方面表现最差，而其他模型如LLaMA3.1、Qwen2.5和Gemma2表现相对较好。

4. 结果与讨论

• 关键事件提取结果：虽然LLMs在提取入院原因和住院事件方面表现较好，但在提取后续行动方面表现有限。这表明需要进一步改进模型，以更好地处理后续行动的提取。
• 幻觉检测结果：不同模型在生成幻觉方面的表现差异显著。一些模型如Phi3和DeepSeek-v2在生成幻觉方面表现较差，而其他模型如LLaMA3.1和Qwen2.5表现相对较好。这表明需要对模型进行更精细的调整，以减少幻觉的生成。
• 改进建议：论文建议通过领域特定的微调和外部事实验证来提高LLMs在医疗文本总结中的可靠性和准确性。

通过这些方法，论文系统地评估了开源LLMs在医疗文本总结中的表现，揭示了它们在关键事件提取和幻觉检测方面的优势和局限性，并提出了改进方向。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文进行了以下实验来评估开源大型语言模型（LLMs）在医疗文本总结中的表现：

1. 数据集和模型选择

• 数据集：使用了MIMIC-IV数据集中的出院报告。这些报告包含了丰富的临床信息，适合用于评估LLMs在医疗文本总结中的表现。
• 模型选择：选择了多种开源大型语言模型（LLMs），包括LLaMA、DeepSeek、Phi、Gemma、Falcon、LLaVA、Qwen等。这些模型在参数规模和架构上有所不同，适合进行综合比较。

2. 关键事件提取实验

• 实验设计：
  • 每个LLM都被要求生成出院报告的总结，限制在1000个字符以内。
  • 使用GPT-4作为评估器，评估LLMs在提取关键事件方面的表现。
  • 关键事件包括入院原因、住院期间的重要事件和必要的后续行动。
• 评估指标：
  • 全面覆盖（Comprehensively Covered）：模型是否完全覆盖了所有关键事件。
  • 公平覆盖（Fairly Covered）：模型是否部分覆盖了关键事件。
• 结果分析：
  • 统计每个模型在提取入院原因、住院事件和后续行动方面的表现，计算“全面覆盖”和“公平覆盖”的百分比。
  • 例如，Qwen2.5在提取入院原因方面表现最佳，而Phi3在提取后续行动方面表现最佳。

3. 幻觉检测实验

• 实验设计：
  • 从每个LLM生成的100个出院报告总结中识别幻觉，并统计每种幻觉的数量。
  • 定义了四种主要的幻觉类型：
    • Unsupported facts：模型生成的临床细节在原始报告中不存在。
    • Incorrect or Contradicted facts：模型对事件的解释与原始报告不符，导致误导性结论。
    • Faithfulness hallucinations：模型遗漏了源文本中的关键细节，改变了总结的含义。
    • Content hallucinations：模型引入了与源文档完全无关或不相关的内容。
• 结果分析：
  • 通过统计每种幻觉的数量，评估不同模型在生成幻觉方面的倾向。
  • 例如，Phi3在生成Unsupported facts和Incorrect/Contradicted facts方面表现最差，而其他模型如LLaMA3.1和Qwen2.5表现相对较好。

4. 实验结果

• 关键事件提取结果：
  • 表1展示了不同模型在提取入院原因、住院事件和后续行动方面的表现。结果显示，虽然LLMs在提取入院原因和住院事件方面表现较好，但在提取后续行动方面表现有限。
  • 例如，Qwen2.5在提取入院原因方面表现最佳（83.33%全面覆盖，85%公平覆盖），而Phi3在提取后续行动方面表现最佳（55%全面覆盖，58.33%公平覆盖）。
• 幻觉检测结果：
  • 表2展示了不同模型在生成Unsupported facts和Incorrect/Contradicted facts方面的表现。结果显示，不同模型在生成幻觉方面的表现差异显著。
  • 例如，Phi3在生成Unsupported facts（150次）和Incorrect/Contradicted facts（111次）方面表现最差，而LLaMA3.1和Qwen2.5表现相对较好。

5. 结论与讨论

• 关键事件提取：虽然LLMs在提取入院原因和住院事件方面表现较好，但在提取后续行动方面表现有限。这表明需要进一步改进模型，以更好地处理后续行动的提取。
• 幻觉检测：不同模型在生成幻觉方面的表现差异显著。一些模型如Phi3和DeepSeek-v2在生成幻觉方面表现较差，而其他模型如LLaMA3.1和Qwen2.5表现相对较好。这表明需要对模型进行更精细的调整，以减少幻觉的生成。
• 改进建议：论文建议通过领域特定的微调和外部事实验证来提高LLMs在医疗文本总结中的可靠性和准确性。

通过这些实验，论文系统地评估了开源LLMs在医疗文本总结中的表现，揭示了它们在关键事件提取和幻觉检测方面的优势和局限性，并提出了改进方向。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文在评估开源大型语言模型（LLMs）在医疗文本总结中的表现时，已经提供了有价值的见解，但仍有一些可以进一步探索的点，以提高模型的性能和可靠性。以下是一些潜在的研究方向：

1. 领域特定的微调（Domain-Specific Fine-Tuning）

• 方法：对LLMs进行领域特定的微调，使用标注好的医疗文本数据集，以提高模型在提取关键事件和减少幻觉方面的表现。
• 预期结果：通过微调，模型可以更好地理解医疗领域的语言和上下文，从而提高总结的准确性和可靠性。

2. 外部知识库的集成（Integration of External Knowledge Bases）

• 方法：将外部知识库（如SNOMED CT、UMLS等）集成到LLMs的训练和验证过程中，以验证生成内容的事实准确性。
• 预期结果：通过外部知识库的验证，可以减少幻觉的生成，提高总结的可信度。

3. 多模态数据的利用（Utilization of Multimodal Data）

• 方法：结合文本数据和其他模态的数据（如影像学报告、实验室结果等），以提供更全面的患者信息。
• 预期结果：多模态数据的结合可以提供更丰富的上下文信息，帮助模型更准确地提取关键事件和减少幻觉。

4. 不确定性量化（Uncertainty Quantification）

• 方法：开发不确定性量化技术，如置信度评分和概率建模，以评估LLMs生成输出的可靠性。
• 预期结果：通过不确定性量化，可以更好地识别和过滤幻觉内容，提高总结的可信度。

5. 交互式总结（Interactive Summarization）

• 方法：开发交互式总结工具，允许医疗专业人员与模型进行交互，提供反馈和纠正错误。
• 预期结果：通过交互式总结，可以提高总结的准确性和可靠性，同时减少幻觉的生成。

6. 模型解释性（Model Interpretability）

• 方法：研究模型的解释性，理解模型在生成总结时的决策过程。
• 预期结果：通过解释性研究，可以更好地理解模型的强项和弱点，从而进行有针对性的改进。

7. 多语言支持（Multilingual Support）

• 方法：评估和改进LLMs在多语言医疗文本总结中的表现，以支持不同语言的医疗记录。
• 预期结果：通过多语言支持，可以扩大模型的应用范围，提高其在国际医疗环境中的实用性。

8. 长期跟踪和动态更新（Long-term Tracking and Dynamic Updating）

• 方法：开发机制以长期跟踪患者状况，并根据新的医疗记录动态更新总结。
• 预期结果：通过长期跟踪和动态更新，可以保持总结的时效性和准确性，更好地支持临床决策。

9. 用户反馈和迭代改进（User Feedback and Iterative Improvement）

• 方法：收集医疗专业人员和患者的反馈，根据反馈进行迭代改进。
• 预期结果：通过用户反馈和迭代改进，可以逐步提高模型的性能和用户体验。

10. 伦理和法律问题（Ethical and Legal Issues）

• 方法：研究和解决在医疗文本总结中使用LLMs时的伦理和法律问题，如患者隐私保护、责任归属等。
• 预期结果：通过解决伦理和法律问题，可以确保模型的使用符合医疗行业的标准和法规，提高其在实际应用中的可行性。

这些研究方向不仅可以进一步提高LLMs在医疗文本总结中的性能，还可以增强其在实际医疗环境中的可靠性和实用性。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文全面评估了开源大型语言模型（LLMs）在医疗文本总结中的表现，重点关注关键事件提取和幻觉检测两个核心问题。研究使用了MIMIC-IV数据集中的出院报告作为实验数据，选择了包括LLaMA、DeepSeek、Phi、Gemma、Falcon、LLaVA和Qwen在内的多种开源LLMs进行实验。通过GPT-4作为评估器，研究量化了这些模型在提取入院原因、住院事件和后续行动等关键信息方面的能力，并详细分析了模型生成的幻觉类型，包括Unsupported facts、Incorrect/Contradicted facts、Faithfulness hallucinations和Content hallucinations。实验结果揭示了不同模型在关键事件提取和幻觉生成方面的显著差异，其中一些模型如Phi3在提取后续行动方面表现最佳，但在生成幻觉方面也最为突出。研究最终指出，尽管LLMs在提取入院原因和住院事件方面表现较好，但在总结后续行动方面仍有待提高，并强调了对模型进行领域特定微调和事实验证的必要性，以增强其在医疗文本总结中的可靠性和准确性。

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: Anindya Bijoy Das, Shibbir Ahmed, Shahnewaz Karim Sakib

Categories: cs.CL, cs.AI, cs.HC

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2504.19061v2.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2504.19061v2

Published: 2025-04-27T00:39:12Z

---

4. Chunks as Arms: Multi-Armed Bandit-Guided Sampling for Long-Context LLM Preference Optimization

Long-context modeling is critical for a wide range of real-world tasks, including long-context question answering, summarization, and complex reasoning tasks. Recent studies have explored fine-tuning Large Language Models (LLMs) with synthetic data to enhance their long-context capabilities. However, the effectiveness of such approaches is often limited by the low diversity and factual inconsistencies in the generated data. To address these challenges, we propose LongMab-PO, a novel framework that leverages a Multi-Armed Bandit (MAB) rollout strategy to identify the most informative chunks from the given long context for sampling high-quality and diverse responses and constructing preference data pairs for Direct Preference Optimization (DPO) training. Specifically, we treat context chunks as arms of MAB, select chunks based on their expected reward scores to input into LLMs to generate responses, and iteratively update these scores based on reward feedback. This exploration and exploitation process enables the model to focus on the most relevant context segments, thereby generating and collecting high-quality and diverse responses. Finally, we collect these generated responses from the rollout process and apply the DPO method to further optimize the LLM. Experimental results show that LongMab-PO significantly improves the diversity and quality of preference data pairs, achieving state-of-the-art performance on long-context reasoning benchmarks. All code and data will be released on https://github.com/NEUIR/LongMab-PO.

中文摘要

长上下文建模对多种现实任务至关重要，包括长上下文问答、摘要和复杂推理任务。最近的研究探讨了使用合成数据微调大型语言模型（LLMs）以增强它们的长上下文能力。然而，此类方法的有效性往往受到生成数据的低多样性和事实不一致性的限制。为了解决这些挑战，我们提出了LongMab-PO，这是一个新颖的框架，利用多臂老虎机（MAB）回滚策略来识别给定长上下文中最有信息量的块，以采样高质量和多样化的响应，并构建用于直接偏好优化（DPO）训练的偏好数据对。具体而言，我们将上下文块视为MAB的臂，根据它们的预期奖励分数选择块，将其输入到LLMs中生成响应，并基于反馈奖励迭代更新这些分数。这个探索和利用的过程使模型能专注于最相关的上下文片段，从而生成和收集高质量和多样化的响应。最后，我们从回滚过程中收集这些生成的响应，并应用DPO方法进一步优化LLM。实验结果显示，LongMab-PO显著提高了偏好数据对的多样性和质量，在长上下文推理基准上达到了最先进的性能。所有代码和数据将在https://github.com/NEUIR/LongMab-PO上发布。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决长文本上下文（long-context）建模在大型语言模型（LLMs）中的挑战。尽管LLMs在多种自然语言处理任务中取得了显著的进展，但在处理长文本上下文任务时，它们仍然存在一些问题，如“lost-in-the-middle”现象，即模型倾向于过度关注长输入的开头和结尾，而忽视中间部分的关键信息。这导致了模型在长文本理解任务中的表现不佳。此外，现有的通过合成数据微调LLMs的方法也存在生成数据多样性低和事实不一致的问题，限制了这些方法的有效性。

为了解决这些问题，论文提出了一种名为LongMab-PO的新框架，该框架利用多臂老虎机（Multi-Armed Bandit, MAB）策略来识别长上下文中最有信息量的部分（chunks），以采样高质量和多样化的响应，并构建用于直接偏好优化（Direct Preference Optimization, DPO）训练的偏好数据对。通过这种方式，LongMab-PO旨在提高LLMs在长文本上下文任务中的表现。

Q: 有哪些相关研究？

A: 以下是论文中提到的相关研究：

监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）方法

• LongAlpaca (Chen et al. 2023)：通过人工标注的问答对构建SFT数据集来提升LLMs的长文本上下文推理能力，但这种方法成本高且难以扩展。
• LongAlign (Bai et al. 2024a)：采用自指导技术（self-instruct techniques），提示强大的LLMs自动从长文档中生成QA对，但存在过拟合训练信号和灾难性遗忘（catastrophic forgetting）的风险。

直接偏好优化（Direct Preference Optimization, DPO）方法

• LongRewardPO (Zhang et al. 2024a)：使用LLM-as-a-Judge方法对模型生成的响应进行评分，构建偏好对用于DPO训练。
• SeaLong-PO (Li et al. 2024a)：利用自一致性机制（self-consistency mechanism）进行响应评估和偏好对构建。
• LongFaith-PO (Yang et al. 2025)：引入基于引用的提示策略，结合真实信息引导生成忠实推理路径作为正样本，通过自由形式提示生成负样本，形成偏好对用于DPO训练。

基于块（chunk）的采样策略

• Tang et al. (2024)：将长上下文分割成块，通过计算块与查询之间的相似度分数来区分相关和不相关片段。基于相关块生成正响应，通过逐渐添加不相关块来创建具有挑战性的负样本。然而，这种基于相似度的静态方法在捕捉语义丰富和多样化的上下文片段方面往往不足，且缺乏根据LLMs响应的反馈自适应探索块组合的能力。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出一种名为 LongMab-PO（Long-Context Multi-Armed Bandit Preference Optimization）的框架来解决长文本上下文建模中的挑战。该框架的核心思想是利用多臂老虎机（Multi-Armed Bandit, MAB）策略来动态选择长上下文中的关键片段（chunks），从而生成高质量和多样化的响应，进而构建用于直接偏好优化（Direct Preference Optimization, DPO）训练的偏好数据对。以下是具体的方法和步骤：

1. 长上下文分割与块选择

• 分割长上下文：给定一个长上下文 ( C )，将其分割成多个等长的块 ( C_{\text{chunk}} = {C_1, C_2, \ldots, C_n} )。
• 块选择策略：在每次迭代中，选择 ( K ) 个块作为输入，输入到LLM中生成响应。选择的块是基于它们的预期奖励分数，这些分数通过多臂老虎机策略动态更新。

2. 多臂老虎机（MAB）策略

• 上置信界（UCB）算法：在每次迭代中，使用上置信界（UCB）算法来选择 ( K ) 个块。UCB算法通过平衡探索（exploration）和利用（exploitation）来选择块，确保既能探索新的块组合，又能利用已知的高奖励块。 [ \text{UCB}_t(C_i) = \mu_i(t) + \alpha \cdot \sqrt{\frac{2 \ln t}{n_i(t) + \epsilon}} ] 其中，( \mu_i(t) ) 是块 ( C_i ) 的当前预期奖励，( n_i(t) ) 是块 ( C_i ) 在之前迭代中被选择的次数，( \alpha ) 是一个可调的超参数，( \epsilon ) 是一个小常数，用于避免除以零。

3. 响应生成与奖励计算

• 响应生成：在每次迭代中，将选择的块 ( \tilde{C}(\pi_t) ) 输入到LLM中，生成响应 ( \tilde{y}_t )。 [ \tilde{y}_t = M(\tilde{C}(\pi_t), q) ]
• 奖励计算：根据生成的响应 ( \tilde{y}_t ) 的质量计算奖励分数，奖励分数结合了子字符串精确匹配（SubEM）和F1分数： [ r(\tilde{y}_t) = \frac{\text{SubEM}(\tilde{y}_t, y^*) + \text{F1}(\text{Ans}(\tilde{y}_t), y^*)}{2} ] 其中，( y^* ) 是真实答案，(\text{Ans}(\cdot)) 表示从响应中提取答案字符串。

4. 块的预期奖励更新

• 更新预期奖励：根据生成的响应的奖励分数，更新每个块的预期奖励和选择次数： [ n_i(t + 1) = \begin{cases} n_i(t) + 1 & \text{if } C_i \in \tilde{C}(\pi_t) \ n_i(t) & \text{otherwise} \end{cases} ] [ \mu_i(t + 1) = \begin{cases} \frac{1}{t} (\mu_i(t) \cdot (t - 1) + r(\tilde{y}_t)) & \text{if } C_i \in \tilde{C}(\pi_t) \ \mu_i(t) & \text{otherwise} \end{cases} ]

5. 偏好数据对构建与DPO训练

• 构建偏好数据对：在多臂老虎机的迭代过程中，收集生成的响应，构建偏好数据对用于DPO训练。
• DPO训练：使用构建的偏好数据对对LLM进行DPO训练，优化模型在长上下文任务中的表现。

6. 初始化块的预期奖励

• 基于证据的初始化：为了提高块选择的初始效率，使用基于证据的初始化策略。通过提示LLM生成一个包含支持真实答案的必要证据的推理路径 ( y_{\text{Probe}} )，然后计算每个块与 ( y_{\text{Probe}} ) 的语义相似度，将相似度分数作为块的初始预期奖励。

7. 实验验证

• 数据集与评估指标：在多个长上下文问答任务上进行实验，使用子字符串精确匹配（SubEM）和F1分数作为评估指标。
• 结果：实验结果表明，LongMab-PO在多个长上下文任务上显著优于现有的SFT和DPO方法，证明了其在提高LLMs长上下文理解能力方面的有效性。

通过上述方法，LongMab-PO能够动态地选择最有信息量的上下文块，生成高质量和多样化的响应，从而提高LLMs在长上下文任务中的表现。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下几类实验来验证所提出的 LongMab-PO 框架的有效性：

1. 整体性能评估

• 数据集：使用 MuSiQue 数据集进行训练，并在 Longbench 和 InfiniteBench 两个基准测试中的五个长上下文问答任务上进行评估，包括 MuSiQue、2WikiMultihopQA、MultiFieldQA-En、NarrativeQA 和 FakebookQA。
• 基线模型：与以下几类模型进行比较：
  • Vanilla LLMs：未经过任何微调的原始大型语言模型。
  • SFT-based models：如 LongAlpaca 和 LongAlign，这些模型通过监督微调（SFT）方法在合成数据上进行训练。
  • DPO-trained models：如 LongRewardPO、SeaLong-PO 和 LongFaith-PO，这些模型通过直接偏好优化（DPO）方法进行训练。
• 评估指标：使用子字符串精确匹配（SubEM）和 F1 分数来评估模型性能。
• 结果：LongMab-PO 在所有任务上均取得了最高的平均 SubEM 和 F1 分数，显著优于所有基线模型。这表明 LongMab-PO 在提高 LLMs 的长上下文理解能力方面非常有效。

2. 消融研究

• 不同采样策略的比较：
  • Direct-PO：直接使用完整的长上下文提示 LLM 生成多个响应，构建偏好数据对。
  • LongMab-PO w/ Random-Dist：在每次迭代中随机选择 ( K ) 个块来生成响应。
  • LongMab-PO w/ Final-Dist：在多臂老虎机迭代结束后，选择最终的 ( K ) 个块来生成响应。
  • LongMab-PO w/ Initial-Dist：在多臂老虎机迭代开始时，选择初始的 ( K ) 个块来生成响应。
  • LongMab-PO：在多臂老虎机迭代过程中收集生成的响应，构建偏好数据对。
• 结果：LongMab-PO 在所有任务上的表现均优于其他采样策略，尤其是与随机采样策略相比，表明多臂老虎机策略在选择块时能够更有效地探索和利用信息，从而生成更高质量和多样化的响应。

3. 响应质量与多样性分析

• 响应质量：通过计算生成响应的 SubEM 分数和包含真实答案的块的召回率来评估响应质量。结果表明，随着多臂老虎机迭代的进行，生成的响应质量逐渐提高，召回率也逐渐增加。
• 响应多样性：通过计算生成响应之间的成对相似度来评估响应多样性。LongMab-PO 生成的响应具有较低的平均相似度和较高的方差，表明其能够生成更多样化的响应，这有助于构建更丰富的偏好数据对用于 DPO 训练。

4. 选择块数量的影响

• 实验设置：改变每次迭代中选择的块数量 ( K )，从 1 到 5 进行实验。
• 结果：当 ( K = 4 ) 时，模型在所有评估数据集上取得了最佳性能。这表明选择适量的块可以在提供足够证据和控制噪声之间取得平衡。选择太少的块可能无法提供足够的证据来支持高质量的响应生成，而选择过多的块可能会引入无关或噪声信息，降低模型的性能。

5. 奖励设计的影响

• 实验设置：比较了两种不同的奖励计算策略：
  • Full Response SubEM：使用整个生成的响应计算 SubEM 分数。
  • Answer-based SubEM：从响应中提取答案字符串，然后计算 SubEM 分数。
• 结果：使用完整响应计算 SubEM 分数的策略在生成响应的质量和最终模型性能上均优于仅基于答案的策略。这表明更宽松的奖励设计可以促进 LLM 更好地探索多样化的块组合，从而提高采样质量。

6. 案例研究

• 案例选择：从 MuSiQue 数据集中随机选择了一个两跳问题，展示了 LongMab-PO 在捕捉长上下文中的关键信息和缓解“中间迷失”问题方面的有效性。
• 结果：LongMab-PO 能够正确识别并整合分散在上下文不同部分的证据，从而进行更准确的多跳推理并得出正确答案，而其他模型如 LongFaith-PO 可能会受到上下文两端的噪声信息的干扰，导致错误答案。

通过这些实验，论文全面验证了 LongMab-PO 框架在提高 LLMs 长上下文理解能力方面的有效性和优越性。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管 LongMab-PO 在提高大型语言模型（LLMs）的长上下文理解能力方面取得了显著的成果，但仍有一些潜在的改进方向和可以进一步探索的点：

1. 多臂老虎机策略的改进

• 动态调整超参数：当前的上置信界（UCB）算法中，超参数 (\alpha) 是固定的。可以探索动态调整 (\alpha) 的方法，使其能够根据当前的探索进度和块的奖励分布自动调整，从而更好地平衡探索和利用。
• 其他多臂老虎机算法：除了 UCB 算法，还可以尝试其他多臂老虎机算法，如 Thompson Sampling 或 (\epsilon)-Greedy 算法，以进一步优化块的选择策略。

2. 块的表示和相似度计算

• 更复杂的块表示：当前的块表示是基于简单的嵌入相似度计算。可以探索更复杂的块表示方法，例如结合上下文信息的图神经网络（GNN）或注意力机制，以更好地捕捉块之间的语义关系。
• 多模态相似度计算：在某些任务中，上下文可能包含多种模态的信息（如文本、图像等）。可以探索多模态相似度计算方法，以更全面地评估块的相关性。

3. 奖励函数的设计

• 多维度奖励函数：当前的奖励函数主要基于 SubEM 和 F1 分数。可以设计更复杂的多维度奖励函数，例如结合流畅性、相关性、新颖性等多个维度的奖励，以生成更高质量的响应。
• 动态奖励函数：探索动态调整奖励函数的方法，使其能够根据当前的训练进度和生成的响应质量自动调整，从而更好地引导模型的训练。

4. 与其他优化方法的结合

• 与强化学习的结合：可以探索将 LongMab-PO 与强化学习方法（如 PPO 或 DQN）结合，以进一步优化模型的长上下文理解能力。
• 与元学习的结合：考虑将 LongMab-PO 与元学习方法结合，使模型能够更快地适应新的长上下文任务，提高其泛化能力。

5. 块选择的解释性和可解释性

• 解释块选择的原因：当前的块选择过程是基于统计和奖励反馈的，缺乏对选择原因的解释。可以探索方法来解释为什么某些块被选中，例如通过生成解释性的文本或可视化块的相关性。
• 用户反馈的整合：在某些应用中，可以整合用户反馈来进一步优化块的选择策略，使模型能够更好地满足用户的需求。

6. 扩展到其他任务和领域

• 多语言任务：将 LongMab-PO 应用于多语言长上下文任务，探索其在不同语言和文化背景下的表现。
• 跨领域任务：将 LongMab-PO 应用于其他领域的长上下文任务，如法律、医疗、金融等，评估其在不同领域任务中的适用性和效果。

7. 计算效率和可扩展性

• 高效块选择算法：当前的块选择过程可能在大规模数据集上效率较低。可以探索更高效的块选择算法，以提高计算效率和可扩展性。
• 分布式训练：考虑使用分布式训练方法来加速 LongMab-PO 的训练过程，使其能够处理更大规模的数据集和更复杂的任务。

8. 对抗攻击和鲁棒性

• 对抗攻击：评估 LongMab-PO 在对抗攻击下的表现，例如通过引入对抗性上下文或查询来测试模型的鲁棒性。
• 鲁棒性改进：探索方法来提高 LongMab-PO 在面对噪声、错误信息和对抗攻击时的鲁棒性，例如通过正则化或数据增强技术。

这些方向不仅可以进一步提升 LongMab-PO 的性能和适用性，还可以为长上下文建模和大型语言模型的优化提供新的思路和方法。

Authors: Shaohua Duan, Xinze Li, Zhenghao Liu, Xiaoyuan Yi, Yukun Yan, Shuo Wang, Yu Gu, Ge Yu, Maosong Sun

Categories: cs.CL, cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.13993v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.13993v1

Published: 2025-08-19T16:33:55Z

---

5. RotBench: Evaluating Multimodal Large Language Models on Identifying Image Rotation

We investigate to what extent Multimodal Large Language Models (MLLMs) can accurately identify the orientation of input images rotated 0{\deg}, 90{\deg}, 180{\deg}, and 270{\deg}. This task demands robust visual reasoning capabilities to detect rotational cues and contextualize spatial relationships within images, regardless of their orientation. To evaluate MLLMs on these abilities, we introduce RotBench — a 350-image manually-filtered benchmark comprising lifestyle, portrait, and landscape images. Despite the relatively simple nature of this task, we show that several state-of-the-art open and proprietary MLLMs, including GPT-5, o3, and Gemini-2.5-Pro, do not reliably identify rotation in input images. Providing models with auxiliary information — including captions, depth maps, and more — or using chain-of-thought prompting offers only small and inconsistent improvements. Our results indicate that most models are able to reliably identify right-side-up (0{\deg}) images, while certain models are able to identify upside-down (180{\deg}) images. None can reliably distinguish between 90{\deg} and 270{\deg}. Simultaneously showing the image rotated in different orientations leads to moderate performance gains for reasoning models, while a modified setup using voting improves the performance of weaker models. We further show that fine-tuning does not improve models’ ability to distinguish 90{\deg} and 270{\deg} rotations, despite substantially improving the identification of 180{\deg} images. Together, these results reveal a significant gap between MLLMs’ spatial reasoning capabilities and human perception in identifying rotation.

中文摘要

我们研究多模态大语言模型（MLLMs）在多大程度上能够准确识别旋转了0°、90°、180°和270°的输入图像的方向。这个任务需要强大的视觉推理能力，以检测旋转线索并在图像中将空间关系进行上下文化，无论其方向如何。为评估MLLMs在这些能力上的表现，我们引入了RotBench——一个包含350幅生活方式、肖像和风景图像的手工筛选基准。尽管这个任务相对简单，但我们展示了包括GPT-5、o3和Gemini-2.5-Pro在内的多个最先进的开放式和专有MLLMs，并未可靠地识别输入图像的旋转。向模型提供辅助信息——包括标题、深度图等——或使用思维链提示仅能带来小幅且不一致的改善。我们的结果表明，大多数模型能够可靠地识别正常（0°）图像，而某些模型能够识别倒置（180°）图像。没有模型能够可靠地区分90°和270°。同时展示以不同方向旋转的图像为推理模型带来了适度的性能提升，而使用投票的修改设置提高了较弱模型的性能。我们进一步展示，微调并没有改善模型区分90°和270°旋转的能力，尽管显著提高了180°图像的识别率。综合来看，这些结果揭示了MLLM在空间推理能力和人类视觉在识别旋转方面之间存在显著差距。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图评估多模态大型语言模型（MLLMs）在识别输入图像旋转方向上的能力。具体来说，研究的核心问题是：MLLMs 能否准确识别出输入图像被旋转了 0°、90°、180° 或 270°。这一任务需要模型具备强大的视觉推理能力，以检测图像中的旋转线索并理解空间关系，无论图像的朝向如何。

论文通过引入一个名为 ROTBENCH 的基准测试集来评估 MLLMs 的这种能力。ROTBENCH 包含 350 张经过人工筛选的生活方式、肖像和风景图像，旨在测试模型在识别图像旋转方面的表现。研究结果揭示了当前 MLLMs 在空间推理能力上与人类感知之间的显著差距，特别是在识别 90° 和 270° 旋转时的困难。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文提到了多个与多模态大型语言模型（MLLMs）在视觉变换敏感性、图像变换鲁棒性、图像方向估计、相机方向估计、空间推理以及人类感知差距等方面的相关研究。以下是这些相关研究的详细信息：

视觉变换敏感性

• Anis et al. (2025): 评估了 CLIP 和 SigLIP 在常见图像变换（旋转、翻转、噪声等）上的表现，揭示了模型与人类理解之间的显著差距。
• Usama et al. (2025): 研究了 MLLMs 在应用 ImageNet-C 腐蚀时在场景文本和目标推理任务中的不同失败模式。

图像变换鲁棒性

• Mikołajczyk and Grochowski (2018): 使用图像变换作为数据增强方法，以提高下游分类器的鲁棒性。
• Shorten and Khoshgoftaar (2019): 调查了图像数据增强在深度学习中的有效性。
• Perez and Wang (2017): 研究了数据增强在图像分类中的作用。
• Xu et al. (2023): 提出了一种新的架构，通过旋转不变特征来提高模型对旋转的鲁棒性。
• Cohen and Welling (2016): 提出了群等变卷积网络，以提高模型对旋转的鲁棒性。
• Lee et al. (2023): 提出了一种新的架构，通过旋转等变特征来提高模型对旋转的鲁棒性。
• Feng et al. (2019): 提出了一种自监督表示学习方法，通过旋转特征解耦来提高模型对旋转的鲁棒性。

图像方向估计

• Fischer et al. (2015): 研究了使用卷积神经网络（CNNs）来估计和识别图像旋转。
• Joshi and Guerzhoy (2017): 研究了使用 CNNs 来自动检测照片的方向。

相机方向估计

• Xian et al. (2019): 研究了从单图像中预测相机空间位置的任务，使用深度网络直接从图像特征中预测方向参数。
• Lee et al. (2021, 2020): 提出了基于深度网络的方法，用于从单图像中预测相机方向。

MLLMs 的空间推理能力

• Kamath et al. (2023): 创建了 What’s Up 基准，用于测试 MLLMs 在“左/右/上/下”关系上的表现，揭示了人类与 MLLMs 之间的显著性能差距。
• Shiri et al. (2024): 开发了 Spatial-MM 数据集，展示了提供边界框或场景图只能带来适度的性能提升。

人类感知与 MLLMs 之间的差距

• Pothiraj et al. (2025): 提出了 CAPTURe 基准，用于评估 MLLMs 在遮挡目标计数任务上的表现，报告了模型在合成和真实图像上的准确率大幅下降。
• Zhou et al. (2025): 提出了 MMVM 基准，用于跨图像的视觉匹配任务，报告了模型在零样本准确率上的低表现。
• Fu et al. (2024b): 收集了 BLINK 数据集，包含人类可以在“眨眼间”解决的视觉任务，如识别视觉相似性和相对深度，报告了模型在这些任务上的低零样本准确率。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下几个步骤来解决评估多模态大型语言模型（MLLMs）在识别输入图像旋转方向上的能力这一问题：

1. 构建基准测试集 ROTBENCH

• 数据来源：从 Spatial-MM 数据集中随机抽取图像，确保图像在不同旋转角度下具有明显的区分度。
• 两阶段筛选：
  • 第一阶段：单个标注者对图像进行初步筛选，决定接受、丢弃或标记图像。标记的图像进入第二阶段。
  • 第二阶段：三个标注者对标记的图像进行评估，每个图像旋转 0°、90°、180° 和 270° 后分别展示给标注者，以多项选择题的形式进行评估。如果某个图像在所有四个方向上至少有两个标注者回答错误，则该图像被丢弃，否则被接受。
• 数据集划分：
  • ROTBENCH-LARGE：包含 300 张经过筛选的图像。
  • ROTBENCH-SMALL：包含 50 张经过人类评估的图像，用于建立人类基线。

2. 实验设置

• 模型选择：评估了多种开源和专有的 MLLMs，包括 Qwen-2.5-VL7B-Instruct、GPT-4o、GPT-4.1、o3、GPT-5、Gemini-2.0-Flash、Gemini-2.5-Flash 和 Gemini-2.5-Pro。
• 实验流程：将 ROTBENCH 中的每张图像分别旋转 0°、90°、180° 和 270°，并以多项选择题的形式呈现给模型，要求模型识别图像的旋转角度。
• 辅助信息：为了测试辅助信息是否能提高模型的性能，研究者为模型提供了多种辅助信息，包括：
  • 标题（Captions）：为每张图像及其旋转生成详细描述。
  • 边界框（Bounding Boxes）：提取图像中主要对象的边界框。
  • 场景图（Scene Graphs）：描述图像中对象之间的关系。
  • 深度图（Depth Maps）：为每张图像及其旋转生成深度图。
  • 分割图（Segmentation Maps）：为每张图像及其旋转生成分割图。
  • 链式思考（Chain-of-Thought）：通过修改提示，鼓励模型产生推理链而不是单一的选择。
  • 旋转网格（Rotation Grid）：同时展示图像的四种旋转状态，帮助模型识别原始图像的旋转角度。

3. 评估与分析

• 主要结果：通过在 ROTBENCH-LARGE 和 ROTBENCH-SMALL 上的实验，研究者发现：
  • 所有模型都能准确识别未旋转（0°）的图像。
  • 大多数模型在识别上下颠倒（180°）的图像上表现良好。
  • 所有模型在区分 90° 和 270° 旋转时都存在显著困难。
  • 提供辅助信息或使用链式思考提示对性能的提升有限，且不一致。
  • 旋转网格对推理模型（如 o3 和 Gemini-2.5-Pro）的性能有显著提升，但对较弱的模型则不然。
• 进一步分析：
  • 模型偏差：通过混淆矩阵分析，发现模型在区分 90° 和 270° 时存在显著偏差，经常将 90° 误判为 270°，反之亦然。
  • 顺时针与逆时针旋转区分：通过二分类任务测试模型是否能区分顺时针和逆时针旋转，发现模型存在明显的逆时针偏好。
  • 微调实验：对 Qwen-2.5-VL-7B-Instruct 进行微调实验，发现模型在 90° 和 270° 上的性能存在振荡，表明可能存在两个局部最优解。

4. 提出改进方法

• 投票方法：利用模型在识别 0° 和 180° 图像上的优势，通过投票机制来提高模型在识别 90° 和 270° 图像上的性能。具体方法是将输入图像分别旋转 0°、90°、180° 和 270°，然后对模型的预测结果进行归一化处理，最后通过多数投票确定最终的旋转角度。
• 实验结果：投票方法在较弱的模型上取得了显著的性能提升，但在实际应用中存在计算成本高和对所有可能旋转角度的先验知识依赖的问题。

通过上述步骤，论文系统地评估了 MLLMs 在识别图像旋转方向上的能力，并揭示了当前模型在这一任务上的局限性。同时，论文还提出了可能的改进方向，为未来的研究提供了有价值的参考。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文进行了以下实验来评估多模态大型语言模型（MLLMs）在识别输入图像旋转方向上的能力：

1. 基准测试实验

• 数据集：使用了 ROTBENCH 基准测试集，包括 ROTBENCH-LARGE（300 张图像）和 ROTBENCH-SMALL（50 张图像），这些图像经过人工筛选，确保在不同旋转角度下具有明显的区分度。
• 模型选择：评估了多种开源和专有的 MLLMs，包括 Qwen-2.5-VL7B-Instruct、GPT-4o、GPT-4.1、o3、GPT-5、Gemini-2.0-Flash、Gemini-2.5-Flash 和 Gemini-2.5-Pro。
• 实验流程：将每张图像分别旋转 0°、90°、180° 和 270°，并以多项选择题的形式呈现给模型，要求模型识别图像的旋转角度。实验中还提供了多种辅助信息，包括标题、边界框、场景图、深度图、分割图等，以测试这些信息是否能提高模型的性能。
• 评估指标：主要评估模型在不同旋转角度下的准确率，并计算标准差以评估结果的稳定性。

2. 辅助信息实验

• 标题（Captions）：为每张图像及其旋转生成详细描述。
• 边界框（Bounding Boxes）：提取图像中主要对象的边界框。
• 场景图（Scene Graphs）：描述图像中对象之间的关系。
• 深度图（Depth Maps）：为每张图像及其旋转生成深度图。
• 分割图（Segmentation Maps）：为每张图像及其旋转生成分割图。
• 链式思考（Chain-of-Thought）：通过修改提示，鼓励模型产生推理链而不是单一的选择。
• 旋转网格（Rotation Grid）：同时展示图像的四种旋转状态，帮助模型识别原始图像的旋转角度。

3. 模型偏差分析

• 混淆矩阵分析：通过混淆矩阵分析模型在不同旋转角度下的错误模式。例如，GPT-4o 模型在区分 90° 和 270° 时存在显著偏差，经常将 90° 误判为 270°，反之亦然。
• 顺时针与逆时针旋转区分：通过二分类任务测试模型是否能区分顺时针和逆时针旋转，发现模型存在明显的逆时针偏好。

4. 微调实验

• 数据集：使用 MS COCO 数据集进行微调，以避免在训练和测试集中出现过于相似的图像，从而导致过拟合。
• 模型选择：对 Qwen-2.5-VL-7B-Instruct 进行微调。
• 实验流程：在微调过程中，记录模型在不同训练阶段的性能变化。
• 评估指标：主要评估模型在不同旋转角度下的准确率，并观察性能的变化趋势。

5. 投票方法实验

• 方法：利用模型在识别 0° 和 180° 图像上的优势，通过投票机制来提高模型在识别 90° 和 270° 图像上的性能。具体方法是将输入图像分别旋转 0°、90°、180° 和 270°，然后对模型的预测结果进行归一化处理，最后通过多数投票确定最终的旋转角度。
• 实验流程：在 ROTBENCH-SMALL 数据集上评估 GPT-4o 和 Qwen-2.5-VL-7B-Instruct 的性能。
• 评估指标：主要评估模型在不同旋转角度下的准确率，并比较投票方法与零样本（zero-shot）和链式思考（chain-of-thought）提示的效果。

6. 温度参数实验

• 方法：通过调整模型的采样温度，评估模型在不同温度设置下的性能变化。
• 实验流程：在 ROTBENCH-LARGE 数据集上评估 GPT-4o 和 Qwen-2.5-VL-7B-Instruct 的性能。
• 评估指标：主要评估模型在不同旋转角度下的准确率，并观察温度变化对性能的影响。

7. 上下文学习实验

• 方法：通过在提示中加入上下文示例，评估模型在不同数量的上下文示例下的性能变化。
• 实验流程：在 ROTBENCH-SMALL 数据集上评估 Qwen-2.5-VL-7B-Instruct 的性能。
• 评估指标：主要评估模型在不同旋转角度下的准确率，并观察上下文示例数量对性能的影响。

这些实验全面评估了 MLLMs 在识别图像旋转方向上的能力，并揭示了当前模型在这一任务上的局限性。同时，论文还提出了可能的改进方向，为未来的研究提供了有价值的参考。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文在评估多模态大型语言模型（MLLMs）识别图像旋转方向上的能力时，揭示了模型在这一任务上的显著局限性。基于这些发现，以下是一些可以进一步探索的研究方向：

1. 改进模型架构

• 旋转等变特征：开发新的模型架构，使其能够学习旋转等变特征。例如，可以探索使用群等变卷积网络（G-CNNs）或旋转等变变换器（RVTs）来提高模型对旋转的鲁棒性。
• 多模态融合：改进多模态融合机制，使模型能够更有效地结合视觉和语言信息来识别旋转。可以尝试使用注意力机制或跨模态对齐方法来增强模型的推理能力。

2. 增强训练数据和方法

• 数据增强：在训练数据中引入更多的旋转和变换，以提高模型对不同旋转角度的适应能力。可以使用数据增强技术，如随机旋转、翻转和裁剪，来生成更多样的训练样本。
• 对比学习：采用对比学习方法，通过对比不同旋转角度的图像对来训练模型，使其能够更好地区分不同的旋转状态。
• 元学习：探索元学习方法，使模型能够快速适应新的旋转识别任务，即使只有少量的训练样本。

3. 优化推理策略

• 多步推理：开发多步推理策略，使模型能够逐步分析图像的旋转线索，而不是直接给出单一的答案。例如，可以先识别图像的主要方向（如水平或垂直），然后再确定具体的旋转角度。
• 交互式推理：引入交互式推理机制，允许模型在推理过程中与环境或用户进行交互，以获取更多的信息来辅助旋转识别。

4. 评估和基准测试

• 扩展基准测试：扩展 ROTBENCH 基准测试集，增加更多类型的图像和旋转角度，以更全面地评估模型的性能。可以考虑包括更多的场景类型（如自然景观、城市街景等）和更复杂的图像内容。
• 跨模态基准测试：开发跨模态基准测试，评估模型在结合视觉和语言信息时的旋转识别能力。例如，可以要求模型根据图像和相关的文本描述来识别旋转。

5. 应用和实际部署

• 实际场景应用：将旋转识别技术应用于实际场景，如机器人视觉、自动驾驶和增强现实等领域。研究如何在这些场景中有效地部署和优化模型，以满足实际应用的需求。
• 用户交互：探索如何将旋转识别技术与用户交互相结合，例如通过用户反馈来改进模型的推理结果，或开发用户友好的界面来展示旋转识别的结果。

6. 理论分析和解释

• 模型解释：深入分析模型在旋转识别任务中的决策过程，开发解释方法来理解模型是如何利用视觉和语言信息进行推理的。这有助于发现模型的潜在弱点和改进方向。
• 认知科学对比：将模型的旋转识别能力与人类的认知过程进行对比，探索模型在哪些方面与人类相似，哪些方面存在差异。这可以为改进模型提供新的思路。

7. 多任务学习

• 联合训练：将旋转识别与其他视觉任务（如目标检测、图像分割等）进行联合训练，探索多任务学习是否能够提高模型在旋转识别任务上的性能。
• 迁移学习：研究如何将从其他视觉任务中学到的知识迁移到旋转识别任务中，以提高模型的泛化能力。

这些方向不仅可以帮助改进当前 MLLMs 在旋转识别任务上的表现，还可以推动多模态学习领域的发展，使其更接近人类的视觉感知能力。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文的核心内容是评估多模态大型语言模型（MLLMs）在识别输入图像旋转方向上的能力。研究者们通过构建一个名为ROTBENCH的基准测试集，对多种前沿的MLLMs进行了系统性的评估，并揭示了这些模型在空间推理能力上与人类感知之间的显著差距。以下是文章的主要内容概述：

背景知识

• 研究动机：尽管MLLMs在复杂视觉任务中表现出色，但近期研究表明它们对简单图像变换（如旋转）敏感，且在一些直观任务上表现不佳。这引发了对MLLMs空间推理能力的质疑，尤其是在需要鲁棒空间推理的应用场景中，如机器人操作和极限运动分析。
• 人类与模型的差异：人类能够快速识别图像是否被旋转，但MLLMs在这方面的能力尚不清楚。研究旨在探索MLLMs是否能够准确识别图像的旋转角度。

研究方法

• ROTBENCH基准测试集：包含350张经过人工筛选的生活方式、肖像和风景图像，分为ROTBENCH-LARGE（300张）和ROTBENCH-SMALL（50张）。通过两阶段筛选过程，确保图像在不同旋转角度下具有明显的区分度。
• 实验设置：对多种开源和专有的MLLMs进行评估，包括Qwen-2.5-VL7B-Instruct、GPT-4o、GPT-4.1、o3、GPT-5、Gemini-2.0-Flash、Gemini-2.5-Flash和Gemini-2.5-Pro。实验中，每张图像被旋转0°、90°、180°和270°，并以多项选择题的形式呈现给模型，要求模型识别旋转角度。
• 辅助信息：为了测试辅助信息是否能提高模型的性能，研究者提供了多种辅助信息，包括标题、边界框、场景图、深度图、分割图等，并采用链式思考提示和旋转网格等方法。

实验结果

• 模型表现：所有模型都能准确识别未旋转（0°）的图像，大多数模型在识别上下颠倒（180°）的图像上表现良好，但在区分90°和270°旋转时存在显著困难。
• 辅助信息的影响：提供辅助信息或使用链式思考提示对性能的提升有限且不一致。例如，Qwen-2.5-VL-7B-Instruct在提供所有辅助信息时，90°的准确率从0.51下降到0.26。
• 旋转网格的影响：旋转网格对推理模型（如o3和Gemini-2.5-Pro）的性能有显著提升，但对较弱的模型则不然。例如，Gemini-2.5-Pro在使用旋转网格后，90°和270°的准确率分别提高了0.15。
• 模型偏差：通过混淆矩阵分析，发现模型在区分90°和270°时存在显著偏差，经常将90°误判为270°，反之亦然。
• 顺时针与逆时针旋转区分：模型在区分顺时针和逆时针旋转时存在明显的逆时针偏好，这可能是导致90°和270°混淆的原因之一。

关键结论

• 性能差距：当前的MLLMs在识别图像旋转方向上的能力与人类存在显著差距，尤其是在区分90°和270°旋转时。
• 辅助信息的局限性：尽管提供了多种辅助信息，但这些信息对模型性能的提升有限，表明模型在空间推理方面存在根本性的局限。
• 模型偏差：模型在识别旋转方向时存在偏差，这可能是由于训练数据的不平衡或模型架构的局限性导致的。
• 改进方向：研究者提出了通过投票机制来提高模型在识别90°和270°图像上的性能，但这种方法在实际应用中存在计算成本高和对所有可能旋转角度的先验知识依赖的问题。

综上所述，本文通过系统的实验和分析，揭示了MLLMs在空间推理任务上的局限性，并为未来的研究提供了有价值的参考和改进方向。

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: Tianyi Niu, Jaemin Cho, Elias Stengel-Eskin, Mohit Bansal

Categories: cs.CV, cs.AI, cs.CL

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.13968v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.13968v1

Published: 2025-08-19T15:58:25Z

---

6. Soft Reasoning: Navigating Solution Spaces in Large Language Models through Controlled Embedding Exploration

Large Language Models (LLMs) struggle with complex reasoning due to limited diversity and inefficient search. We propose Soft Reasoning, an embedding-based search framework that optimises the embedding of the first token to guide generation. It combines (1) embedding perturbation for controlled exploration and (2) Bayesian optimisation to refine embeddings via a verifier-guided objective, balancing exploration and exploitation. This approach improves reasoning accuracy and coherence while avoiding reliance on heuristic search. Experiments demonstrate superior correctness with minimal computation, making it a scalable, model-agnostic solution. The code is released at https://github.com/alickzhu/Soft-Reasoning.

中文摘要

大型语言模型（LLMs）由于多样性有限和搜索效率低下，难以进行复杂推理。我们提出了软推理（Soft Reasoning），这是一种基于嵌入的搜索框架，通过优化第一个标记的嵌入来引导生成。它结合了（1）用于受控探索的嵌入扰动和（2）通过验证器引导的目标来优化嵌入的贝叶斯优化，平衡探索和利用。该方法提高了推理的准确性和一致性，同时避免依赖启发式搜索。实验表明，该方法在计算量最小的情况下展现出卓越的正确性，使其成为一种可扩展的、与模型无关的解决方案。代码已发布在 https://github.com/alickzhu/Soft-Reasoning.

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决大型语言模型（LLMs）在复杂推理任务中面临的两大关键挑战：

1. 生成多样性的提升：

   • 当前提升生成多样性的方法（如温度调整）通常通过平滑化token分布来增加低概率token的生成概率，但这可能会引入噪声而不是有意义的探索，导致生成的输出质量下降。
   • 论文提出通过嵌入扰动（embedding perturbation）来更灵活地调整低概率token的分布，从而实现更有效的探索。

2. 高效搜索解决方案空间：

   • 现有的规划和搜索方法（如基于提示的启发式搜索）通常依赖于表面级别的提示变化，而不是直接调整模型的内部表示，这使得搜索过程效率低下且高度依赖于提示的设计。
   • 论文提出通过贝叶斯优化（Bayesian optimization）直接优化第一个生成token的嵌入，利用验证器（verifier）的反馈来指导嵌入空间的探索，从而提高搜索效率和推理的准确性。

具体来说，论文提出了一个名为Soft Reasoning的框架，通过以下两个主要步骤来解决上述问题：

1. 嵌入扰动（Embedding Perturbation）：

   • 在解码第一个答案token时注入高斯嵌入，以更灵活的方式调整低概率token的分布，而不是简单地通过温度调整来平滑输出概率曲线。

2. 贝叶斯优化（Bayesian Optimization）：

   • 将LLM视为一个黑箱验证器，通过贝叶斯优化来调整注入的嵌入，以最大化基于验证器的奖励函数。这种方法允许直接利用观察到的奖励来指导嵌入空间的探索，从而在不依赖强验证器的情况下提高性能。

通过结合嵌入扰动和贝叶斯优化，Soft Reasoning能够在不增加计算复杂度的情况下，提高LLM在复杂推理任务中的准确性和连贯性。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与Soft Reasoning相关的研究领域，这些研究为理解和改进大型语言模型（LLMs）的推理能力提供了背景和基础。以下是主要的相关研究方向及其具体工作：

1. 解码策略和多样性（Decoding Strategies and Diversity）

• 温度调整（Temperature Scaling）：

  • 通过调整softmax分布的温度参数来控制token生成过程中的随机性，增加生成的多样性。然而，这种方法缺乏对token分布的精细控制，可能会引入噪声而不是有意义的探索。
  • 相关工作包括Brown et al. (2024)的研究，他们探讨了温度调整对生成多样性的影响。

• 采样方法（Sampling Methods）：

  • 例如top-k采样和nucleus采样，这些方法通过限制采样范围来平衡生成质量和多样性，但仍然存在难以控制生成内容的问题。
  • Fan et al. (2018)和Holtzman et al. (2020)的工作探讨了这些采样方法的优缺点。

• 去偏和多样化解码（Debiasing and Diversifying Decoding）：

  • Debiasing Diversifying Decoding (D3)通过减少放大偏差来提高生成多样性，但增加了计算成本。
  • Bao et al. (2024)的工作详细探讨了这一方法。

2. 解决方案空间的高效探索（Efficient Exploration of Solution Spaces）

• 多路径推理（Multi-Path Reasoning）：

  • 例如链式思考（chain-of-thought reasoning）和树结构搜索（tree-structured search），这些方法通过探索多个推理路径来寻找正确答案，但通常需要较高的计算开销。
  • Wei et al. (2022)和Yao et al. (2023)的工作分别探讨了链式思考和树结构搜索在LLMs中的应用。

• 蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search, MCTS）：

  • 通过模拟多个可能的推理路径来寻找最优解，但这种方法在计算上较为昂贵。
  • Qi et al. (2025b)的工作利用MCTS来提高LLMs的推理能力。

• 思想空间探索（Thought Space Explorer, TSE）：

  • 通过扩展推理的广度来提高LLMs的推理能力，但同样增加了计算成本。
  • Zhang & Liu (2024)的工作介绍了TSE的具体实现和效果。

3. 嵌入空间的优化（Embedding Space Optimization）

• 贝叶斯优化（Bayesian Optimization）：

  • 通过构建先验分布并利用观察到的数据更新后验分布，贝叶斯优化能够高效地探索高维空间中的最优解。
  • Frazier (2018)的工作提供了贝叶斯优化的详细教程，包括其在高维空间中的应用。

• 随机投影（Random Projections）：

  • 通过将高维空间映射到低维空间来解决高维优化问题，从而减少计算开销。
  • Wang et al. (2016)和Nayebi et al. (2019)的工作探讨了随机投影在高维优化中的应用。

4. 验证器和生成质量（Verifiers and Generation Quality）

• 验证器引导的优化（Verifier-Guided Optimization）：

  • 利用模型自身的生成能力来验证生成内容的正确性，从而提高生成质量。
  • Miao et al. (2024)和Zhang et al. (2024)的工作探讨了如何利用模型的生成能力来验证推理结果。

• 多候选生成（Multi-Candidate Generation）：

  • 通过生成多个候选答案并选择最优解来提高推理的准确性和多样性。
  • Qi et al. (2025b)的工作利用多候选生成来提高LLMs的推理能力。

这些相关研究为Soft Reasoning的提出提供了理论基础和实践指导，帮助作者设计出一种既能提高LLMs推理能力又能保持计算效率的方法。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出一种名为 Soft Reasoning 的嵌入空间优化框架来解决大型语言模型（LLMs）在复杂推理任务中的两大挑战：生成多样性和高效搜索解决方案空间。Soft Reasoning 的核心思想是通过控制第一个生成 token 的嵌入来引导生成过程，具体方法包括以下两个主要步骤：

1. 嵌入扰动（Embedding Perturbation）

• 问题：传统的温度调整方法通过平滑化 token 分布来增加生成的多样性，但这种方法可能会引入噪声而不是有意义的探索。
• 解决方案：Soft Reasoning 在解码第一个答案 token 时注入高斯嵌入，通过这种方式更灵活地调整低概率 token 的分布。具体来说，给定一个初始 token 的嵌入 ( z )，通过添加高斯噪声 ( \epsilon_i \sim N(0, I) ) 来生成多个扰动嵌入 ( x_i = z + \sigma \epsilon_i )，其中 ( \sigma ) 是控制扰动幅度的缩放因子。这些扰动嵌入被用来生成多个不同的答案，从而增加生成的多样性。

2. 贝叶斯优化（Bayesian Optimization）

• 问题：现有的规划和搜索方法（如基于提示的启发式搜索）通常依赖于表面级别的提示变化，而不是直接调整模型的内部表示，这使得搜索过程效率低下且高度依赖于提示的设计。
• 解决方案：Soft Reasoning 将 LLM 视为一个黑箱验证器，通过贝叶斯优化来调整注入的嵌入，以最大化基于验证器的奖励函数。具体来说，验证器会评估生成的答案，并给出一个奖励值，表示答案的正确性和连贯性。贝叶斯优化利用这些奖励值来更新对嵌入空间的估计，并选择下一个最有可能提高奖励的嵌入点进行采样。通过这种方式，Soft Reasoning 能够在嵌入空间中高效地探索，找到最优的嵌入点，从而提高生成答案的质量。

具体实现步骤

1. 生成初始嵌入：

   • 使用贪婪解码生成第一个 token 的嵌入 ( z )。
   • 通过添加高斯噪声生成多个扰动嵌入 ( x_i = z + \sigma \epsilon_i )。

2. 生成多个答案：

   • 使用每个扰动嵌入 ( x_i ) 生成一个完整的答案 ( y_i )。
   • 通过贪婪解码确保每个扰动嵌入对应一个唯一的生成序列。

3. 评估生成答案：

   • 使用验证器评估每个生成答案的正确性和连贯性，得到奖励值 ( f(x_i) )。
   • 奖励函数 ( f(x) ) 结合了验证器的正确性评分 ( r_{\text{verifier}} ) 和生成序列的连贯性评分 ( r_{\text{coherence}} )。

4. 贝叶斯优化：

   • 使用贝叶斯优化更新对嵌入空间的估计。
   • 选择下一个最有可能提高奖励的嵌入点进行采样。
   • 重复上述步骤，直到收敛或达到最大迭代次数。

优势

• 提高生成多样性：通过嵌入扰动，Soft Reasoning 能够更灵活地探索低概率 token 的分布，从而生成更多样化的答案。
• 提高搜索效率：贝叶斯优化能够高效地探索嵌入空间，找到最优的嵌入点，从而提高生成答案的质量。
• 模型不可知性：Soft Reasoning 不依赖于模型的内部参数，可以无缝集成到不同的 LLMs 中。
• 计算效率：通过在低维空间中进行优化，Soft Reasoning 在保持高效的同时，显著减少了计算开销。

通过这些方法，Soft Reasoning 在多个基准数据集上展示了其优越的性能，证明了其在提高 LLMs 推理能力方面的有效性。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了广泛的实验，以验证Soft Reasoning方法在不同大型语言模型（LLMs）和推理任务上的性能。以下是实验的主要内容和结果：

1. 实验设置

• 数据集：

  • GSM8K：包含8.5K的数学应用题，用于测试模型的数学推理能力。
  • GSM-Hard：一个更复杂的数学问题数据集，包含更难的数学应用题。
  • SVAMP：一个包含数学应用题的数据集，用于测试模型的数学推理能力。
  • StrategyQA：一个常识推理数据集，包含需要常识知识来回答的问题。
  • AIME-2024：一个高级数学竞赛问题数据集，用于测试模型在复杂数学问题上的推理能力。

• 模型：

  • LLaMA3-8B-Instruct：由Meta开发的8B参数的LLM。
  • Qwen2-7B-Instruct：一个7B参数的LLM。
  • Qwen2-70B-Instruct：一个70B参数的LLM。
  • Mistral-7B-Instruct：一个7B参数的LLM。

• 基线方法：

  • CoT Prompting（Chain-of-Thought Prompting）：包括零样本（zero-shot）和少样本（few-shot）设置。
  • Self-Consistency (SC) Decoding：通过在不同温度下采样答案并进行多数投票来选择最终答案。
  • FIRE：通过调整第一个token的温度来增加多样性。
  • CoT-Decoding：通过采样第一个token的top-k token来生成多个答案。
  • RAP：使用蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search）来探索推理路径。

2. 实验结果

• 准确率（Accuracy）：

  • Soft Reasoning在所有数据集和模型上均优于或至少匹配了最佳基线方法。例如，在GSM8K数据集上，使用LLaMA3-8B-Instruct模型，Soft Reasoning在零样本设置下达到了79.4%的准确率，而在少样本设置下达到了84.3%的准确率，显著高于其他基线方法。
  • 在Qwen2-7B-Instruct模型上，Soft Reasoning在GSM8K数据集上达到了88.6%的准确率，在GSM-Hard数据集上达到了53.7%的准确率，均优于其他基线方法。

• 覆盖概率（Coverage Probability）：

  • Soft Reasoning在所有数据集和模型上均实现了最高的覆盖概率，即在生成的答案中至少有一个是正确的概率。例如，在GSM8K数据集上，使用LLaMA3-8B-Instruct模型，Soft Reasoning在零样本设置下达到了91.8%的覆盖概率，高于FIRE的84.5%和CoT-Decoding的85.3%。

• 神经元激活分析（Neuron Activation Analysis）：

  • Soft Reasoning通过嵌入扰动和贝叶斯优化，显著增加了神经元的激活率，特别是在与正确答案相关的神经元上。这表明Soft Reasoning不仅增加了生成的多样性，还系统地激活了对正确推理至关重要的神经元路径。

• 贝叶斯优化的收敛性（Convergence of Bayesian Optimization）：

  • Soft Reasoning的贝叶斯优化过程快速收敛，大多数查询在前几次迭代中就找到了有希望的嵌入空间区域。例如，在LLaMA3-8B-Instruct模型上，超过65%的测试样本在第一次迭代后就终止了优化过程。

• 效率分析（Efficiency Analysis）：

  • Soft Reasoning在保持高准确率的同时，显著减少了计算开销。与RAP方法相比，Soft Reasoning的输入token消耗仅为RAP的6.19%，输出token使用量为RAP的63.28%，推理时间为RAP的14.3%。

3. 消融研究（Ablation Studies）

• 目标函数（Objective Function）：

  • Soft Reasoning的目标函数结合了验证器分数（verifier score）和连贯性（coherence）两个部分。消融实验表明，去掉任何一个部分都会导致准确率和覆盖概率的下降，说明这两个部分对于有效地导航解决方案空间都是至关重要的。

• 贝叶斯优化的获取函数（Acquisition Function）：

  • Soft Reasoning使用期望改进（Expected Improvement, EI）作为获取函数。消融实验表明，EI在大多数设置下都优于其他获取函数，如概率改进（Probability of Improvement, PI）和高斯过程上置信界限（GP-UCB）。

• 优化范围（Optimization Scope）：

  • Soft Reasoning默认只优化第一个token的嵌入。实验表明，随着优化的token数量增加，性能通常会下降，尤其是在超过5个token时。这表明在多个token上进行优化可能会引入不稳定性或过拟合。

• 降维空间的维度（Dimensionality of Lower-Dimensional Space）：

  • Soft Reasoning通过随机投影将高维嵌入空间映射到低维空间进行优化。实验表明，当降维空间的维度为50时，性能最佳或接近最佳。增加维度有时会带来小幅度的性能提升，但差异不大。

• 特殊token的放置位置（Special Token Placement）：

  • Soft Reasoning将扰动后的特殊token放置在提示的末尾（Last）。实验表明，这种放置方式在所有设置下均优于将特殊token放置在提示的开头（First）或中间（Middle）。

4. 验证器比较（Verifier Comparison）

• Soft Reasoning探索了四种验证器策略：单个判断（Single-Judge）、单个生成（Single-Generate）、多个判断（Multi-Judge）和多个生成（Multi-Generate）。实验结果表明，多个生成（Multi-Generate）策略在所有数据集上均实现了最高的验证准确率，因此被选为默认验证器。

通过这些实验，论文证明了Soft Reasoning在提高LLMs推理能力方面的有效性，同时保持了计算效率和模型不可知性。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A:

Authors: Qinglin Zhu, Runcong Zhao, Hanqi Yan, Yulan He, Yudong Chen, Lin Gui

Categories: cs.CL

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2505.24688v3.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2505.24688v3

Published: 2025-05-30T15:11:52Z

---

7. MME-SCI: A Comprehensive and Challenging Science Benchmark for Multimodal Large Language Models

Recently, multimodal large language models (MLLMs) have achieved significant advancements across various domains, and corresponding evaluation benchmarks have been continuously refined and improved. In this process, benchmarks in the scientific domain have played an important role in assessing the reasoning capabilities of MLLMs. However, existing benchmarks still face three key challenges: 1) Insufficient evaluation of models’ reasoning abilities in multilingual scenarios; 2) Inadequate assessment of MLLMs’ comprehensive modality coverage; 3) Lack of fine-grained annotation of scientific knowledge points. To address these gaps, we propose MME-SCI, a comprehensive and challenging benchmark. We carefully collected 1,019 high-quality question-answer pairs, which involve 3 distinct evaluation modes. These pairs cover four subjects, namely mathematics, physics, chemistry, and biology, and support five languages: Chinese, English, French, Spanish, and Japanese. We conducted extensive experiments on 16 open-source models and 4 closed-source models, and the results demonstrate that MME-SCI is widely challenging for existing MLLMs. For instance, under the Image-only evaluation mode, o4-mini achieved accuracy of only 52.11%, 24.73%, 36.57%, and 29.80% in mathematics, physics, chemistry, and biology, respectively, indicating a significantly higher difficulty level compared to existing benchmarks. More importantly, using MME-SCI’s multilingual and fine-grained knowledge attributes, we analyzed existing models’ performance in depth and identified their weaknesses in specific domains. The Data and Evaluation Code are available at https://github.com/JCruan519/MME-SCI.

中文摘要

最近，多模态大型语言模型（MLLMs）在多个领域取得了显著的进展，相应的评估基准也在不断完善和改进。在这一过程中，科学领域的基准在评估MLLM的推理能力方面发挥了重要作用。然而，现有的基准仍然面临三个关键挑战：1）在多语言场景中对模型推理能力的评估不足；2）对MLLM的综合模态覆盖能力评估不够；3）缺乏对科学知识要点的细粒度注释。为了应对这些空白，我们提出了MME-SCI，一个综合性和具有挑战性的基准。我们仔细收集了1019个高质量的问答对，这些问答对涉及三种不同的评估模式。这些问答对涵盖了数学、物理、化学和生物四个学科，并支持五种语言：中文、英语、法语、西班牙语和日本语。我们在16个开源模型和4个闭源模型上进行了广泛的实验，结果表明，MME-SCI对现有的MLLMs具有广泛的挑战性。例如，在仅图像评估模式下，o4-mini在数学、物理、化学和生物中的准确率分别仅为52.11%、24.73%、36.57%和29.80%，表明其难度显著高于现有的基准。更重要的是，通过使用MME-SCI的多语言和细粒度知识属性，我们深入分析了现有模型的性能，并识别出它们在特定领域的弱点。数据和评估代码可在https://github.com/JCruan519/MME-SCI找到。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决多模态大型语言模型（MLLMs）在科学领域评估基准（benchmark）方面存在的三个关键问题：

1. 多语言场景下模型推理能力评估不足：现有的基准主要集中在英语语境，对于非英语语境下的模型推理能力评估不够充分。这限制了对模型是否真正掌握推理能力的验证，也影响了跨语言科学合作的支持。

2. 多模态覆盖不全面：大多数现有基准倾向于关注图像-文本混合场景，缺乏对MLLMs在纯图像和纯文本模式下的系统测试。全面的模态评估对于反映MLLMs在现实世界应用中的鲁棒性和适用性至关重要。

3. 科学知识点细粒度标注缺失：当前的基准在知识点的系统标注上存在不足，这使得评估结果难以提供针对性的反馈，限制了对模型潜在弱点和学科弱点的深入分析。

为了解决这些问题，论文提出了一个名为MME-SCI的综合性和挑战性的多模态科学基准，旨在系统地评估MLLMs在不同语言环境和知识体系中的推理能力。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了与多模态大型语言模型（MLLMs）及其评估基准相关的研究，具体如下：

多模态大型语言模型（MLLMs）

• LLaVA：通过冻结CLIP进行图像编码，并通过轻量级投影层将视觉提示注入LLM解码器，实现跨模态对齐[^Liu2023^]。
• Qwen-VL系列：通过逐步升级视觉编码器、引入动态分辨率机制和多模态旋转位置编码，以及扩大训练数据规模，实现从单图像理解到统一的图像-视频处理的演变[^Bai2023^][^Wang2024b^][^Bai2025^]。
• InternVL系列：从基于BLIP-2的复杂架构改进，到简单的‘ViT-MLP-LLM’框架，通过模型扩展、数据优化和测试时的推理策略逐步升级，实现接近闭源模型（如GPT-4V）的性能[^Chen2024c^][^Chen2024b^][^Chen2024a^][^Zhu2025^]。
• GPT系列：作为具有代表性的多模态大型语言模型，在多模态任务中取得了显著进展[^Achiam2023^][^OpenAI2025^]。

科学领域相关基准

• MMMU：一个涵盖6个学科和30门课程的综合性基准，包含11.5K大学水平的问题[^Yue2024^]。
• EMMA：一个增强的多模态推理基准，包含数学、物理、化学和编程领域的问题，旨在评估模型的视觉推理能力[^Hao2025^]。
• GeoSense：一个双语基准，通过基于几何原理的五级层次框架和1,789个问题，评估MLLMs的几何推理能力[^Xu2025b^]。
• GAOKAO-Bench：主要以中文为主的基准，用于评估模型在高考水平的多学科问题上的表现[^Zhang2023^]。
• MathVerse：专注于评估模型在视觉数学问题上的理解能力[^Zhang2024^]。
• MATH-Vision：关注图像-文本混合场景下的数学推理能力[^Wang2024a^]。
• PhyX：评估模型在物理推理方面的能力[^Shen2025^]。
• VisioMath：专注于基于图像的数学推理评估[^Li2025a^]。

这些研究为多模态大型语言模型的发展和评估提供了基础和参考，而本文提出的MME-SCI基准旨在解决现有基准的局限性，为MLLMs的科学推理能力提供更全面和深入的评估。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过构建一个名为 MME-SCI 的综合性和挑战性的多模态科学基准来解决现有基准的局限性问题，具体方法如下：

1. 数据集构建

• 高质量问题-答案对：精心收集了 1,019 个高质量的问题-答案对，涵盖数学、物理、化学和生物四个学科，并支持中文、英语、法语、西班牙语和日语五种语言。
• 多模态覆盖：设计了三种输入模态：纯文本、纯图像和图像-文本混合，以全面评估模型在不同模态下的推理能力。
• 细粒度知识点标注：对每个问题标注了对应的知识点，覆盖了 63 个细粒度概念，以便更准确地识别模型在特定知识点上的弱点。

2. 实验设计

• 模型选择：对 16 个开源模型和 4 个闭源模型进行了广泛的实验评估，这些模型的参数规模从 2B 到 78B 不等。
• 评估模式：在三种输入模态（纯文本、纯图像和图像-文本混合）下分别评估模型的性能，以全面了解模型在不同模态下的表现。
• 多语言评估：利用数据集的多语言特性，评估模型在不同语言环境下的推理能力，以验证模型的跨语言一致性。

3. 分析与改进

• 性能分析：通过实验结果，展示了 MME-SCI 对现有 MLLMs 的挑战性，并揭示了模型在多语言适应性、模态覆盖和特定学科知识掌握方面的不足。
• 细粒度分析：利用细粒度知识点标注，对模型在特定知识点上的表现进行了深入分析，识别出模型在特定领域的弱点。
• 错误分析：对模型的错误回答进行了分类分析，识别出模型在视觉感知、文本理解、知识缺陷、计算错误和推理过程中的常见错误类型。

4. 数据集构建流程

• 样本筛选：招募高分志愿者从高中科学模拟考试中筛选出高难度问题。
• 数据数字化与语言转换：使用 GPT-4 和 OCR 工具提取问题和答案，转换为 JSON 格式，并进行多语言翻译。
• 后审计：招募审稿人对 OCR 结果、截图完整性和语言转换结果进行交叉验证，确保数据质量。

通过上述方法，MME-SCI 不仅提供了一个全面且具有挑战性的评估基准，还为研究人员提供了深入分析和改进 MLLMs 的工具，特别是在多语言适应性、模态覆盖和特定学科知识掌握方面。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验：

1. 模型性能评估实验

• 实验对象：对 16 个开源模型和 4 个闭源模型进行了广泛的实验评估。这些模型的参数规模从 2B 到 78B 不等。
• 评估模式：在三种输入模态（纯文本、纯图像和图像-文本混合）下分别评估模型的性能，以全面了解模型在不同模态下的表现。
• 多语言评估：利用数据集的多语言特性，评估模型在不同语言环境下的推理能力，以验证模型的跨语言一致性。

2. 上下文学习设置的影响实验

• 实验方法：使用知识点描述作为上下文，研究先验知识对模型性能的影响。具体来说，使用 Doubao-Seed-1.6 和 Qwen2.5VL-7B/72B 作为先验知识生成器，为每个样本生成简洁和详细的知识点描述，并在测试阶段将这些描述作为上下文输入到 MLLMs 中。
• 实验结果：结果显示，由更强模型生成的知识可以一定程度上提升较弱模型的性能，而由较弱模型生成的知识则会对较强模型的性能产生负面影响[^3^][^4^]。

3. 不同语言的一致性实验

• 实验方法：对同一问题在五种语言（中文、英语、法语、西班牙语和日语）下的模型回答进行一致性分析。
• 实验结果：随着模型能力的提升，跨语言一致正确回答的样本数量呈上升趋势。然而，即使是性能最好的模型，跨语言一致正确回答的比例也仅为 13.84%，这表明未来 MLLMs 需要更多地关注真正推理能力的学习，而不仅仅是适应特定语言[^6^]。

4. 细粒度知识点的影响实验

• 实验方法：对 o4-mini 模型在不同知识点上的表现进行了分析，以了解模型在特定知识点上的表现差异。
• 实验结果：结果显示，模型在不同知识点上的表现存在显著差异。例如，在化学学科中，模型在某些知识点上表现良好，而在其他知识点上则表现较差。这种差异直接导致了模型在化学学科整体表现上的不足[^7^]。

5. 错误分析实验

• 实验方法：对 Doubao-Seed-1.6 在纯文本模态下的错误回答进行了分类分析，识别出模型在视觉感知、文本理解、知识缺陷、计算错误和推理过程中的常见错误类型。
• 实验结果：统计结果显示，推理过程错误是最常见的错误类型，占 49.05%，而计算错误仅占 5.03%。这表明推理过程是 MLLMs 最容易出错的环节[^8^]。

6. 多模态模型的视觉推理能力实验

• 实验方法：评估了 Any2any 模型（如 Qwen2.5-Omni-7B）在纯图像模态下的视觉推理能力，与原始的视觉语言模型（如 Qwen2.5VL-7B）进行对比。
• 实验结果：结果显示，扩展了更多模态的 Any2any 模型在视觉推理能力上出现了退化，表明在模型扩展到更多模态时，需要尽量减少对原始能力的影响[^5^]。

这些实验全面评估了 MLLMs 在多模态科学推理任务中的表现，并通过多语言支持和细粒度知识点标注，深入分析了模型的性能和弱点，为未来模型的改进提供了有价值的参考。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文提出了 MME-SCI 基准，对多模态大型语言模型（MLLMs）在科学推理任务中的表现进行了全面评估，并揭示了现有模型的不足之处。基于这些发现，以下是一些可以进一步探索的方向：

1. 模型架构改进

• 跨模态融合机制：研究更有效的跨模态融合机制，以更好地整合图像和文本信息，提高模型在多模态任务中的推理能力[^Wang2025c^]。
• 多语言预训练：探索多语言预训练策略，以增强模型在不同语言环境下的推理能力，减少对特定语言的依赖[^Li2024b^]。

2. 推理能力增强

• 因果推理训练：设计专门的因果推理训练任务，帮助模型更好地理解和推断因果关系[^Song2025^]。
• 多步推理能力：开发多步推理训练方法，使模型能够处理更复杂的推理链[^Wang2025b^]。

3. 数据集扩展与改进

• 更多语言支持：扩展 MME-SCI 基准，增加更多语言版本，以支持更广泛的跨语言研究[^Yue2024^]。
• 动态数据更新：定期更新数据集，确保其包含最新的科学知识和问题类型[^Zhang2023^]。

4. 模型评估与分析

• 实时性能评估：开发实时性能评估工具，以便在模型训练过程中及时发现和纠正问题[^Gu2024^]。
• 模型可解释性分析：研究模型推理过程的可解释性，帮助理解模型决策的依据，从而更好地进行优化[^Ma2023^]。

5. 应用场景拓展

• 教育领域应用：探索 MLLMs 在教育领域的应用，如智能辅导系统和自动评分工具[^Hao2025^]。
• 跨学科应用：研究 MLLMs 在跨学科任务中的应用，如生物医学图像分析和环境科学建模[^Xu2025b^]。

6. 模型扩展与多模态能力

• 多模态扩展：研究如何在不降低原始模态能力的情况下，将模型扩展到更多模态，如音频和视频[^Wang2025a^]。
• 模态适应性训练：开发专门的模态适应性训练方法，帮助模型更好地适应不同模态的输入[^Bai2025^]。

7. 跨领域知识迁移

• 跨领域推理能力：研究如何使模型能够将从一个领域学到的知识迁移到另一个领域，以提高其在不同任务中的推理能力[^Zhang2024^]。
• 领域适应性训练：设计领域适应性训练策略，使模型能够更好地适应特定领域的任务[^Shen2025^]。

这些方向不仅可以帮助改进现有的 MLLMs，还可以推动多模态人工智能技术在更多领域的应用和发展。

Q: 总结一下论文的主要内容

A:

Authors: Jiacheng Ruan, Dan Jiang, Xian Gao, Ting Liu, Yuzhuo Fu, Yangyang Kang

Categories: cs.CL, cs.CV

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.13938v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.13938v1

Published: 2025-08-19T15:27:55Z

---

8. Improved Generalized Planning with LLMs through Strategy Refinement and Reflection

LLMs have recently been used to generate Python programs representing generalized plans in PDDL planning, i.e., plans that generalize across the tasks of a given PDDL domain. Previous work proposed a framework consisting of three steps: the LLM first generates a summary and then a strategy for the domain, both in natural language, and then implements that strategy as a Python program, that gets debugged on example planning tasks. In that work, only one strategy is generated and passed directly to the program generation. If the strategy is incorrect, its implementation will therefore result in an incorrect generalized plan. Here, we introduce an approach that generates the strategy in the form of pseudocode and enables automatic debugging of the pseudocode, hence allowing us to identify and fix errors prior to the generation of the generalized plan itself. Additionally, we extend the Python debugging phase with a reflection step prompting the LLM to pinpoint the reason for the observed plan failure. Finally, we take inspiration from LLM code generation to produce several program variants and pick the best one. Running experiments on 17 benchmark domains, we show that these extensions substantially improve (and never deteriorate) the quality of the generalized plans. In 12 of the domains, our best Python programs solve all tasks that can be generated with the respective instance generator.

中文摘要

最近，LLM被用于生成Python程序，以表示PDDL规划中的通用计划，即在给定的PDDL领域的任务之间进行概括的计划。之前的工作提出了一个由三个步骤组成的框架：LLM首先生成一个摘要，然后为该领域生成一个策略，两个阶段都用自然语言完成，然后将该策略实现为Python程序，并在示例规划任务上进行调试。在那项工作中，只生成一个策略并直接传递给程序生成。如果策略不正确，那么它的实现将导致一个不正确的通用计划。在这里，我们提出了一种方法，以伪代码的形式生成策略，并实现伪代码的自动调试，从而使我们能够在生成通用计划之前识别和修复错误。此外，我们通过增加一个反思步骤来扩展Python调试阶段，促使LLM指出观察到的计划失败的原因。最后，我们从LLM代码生成中获得灵感，生成多个程序变体并选择最好的一个。在17个基准领域的实验中，我们展示了这些扩展显著提高（且从未降低）通用计划的质量。在12个领域中，我们的最佳Python程序能够解决所有可以用相应实例生成器生成的任务。

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改进策略生成和调试过程，提高大型语言模型（LLMs）在生成PDDL领域（Planning Domain Definition Language）的通用计划（generalized plans）时的性能和可靠性。具体来说，论文主要关注以下几个问题：

1. 策略生成的局限性：在先前的研究中，LLMs直接生成自然语言（NL）策略，并将其传递给代码生成步骤。如果生成的策略不正确，那么基于该策略生成的Python程序也将是错误的。这种直接传递策略的方法在面对复杂任务时容易导致错误的通用计划。

2. 策略验证和调试：如何在将策略转换为Python程序之前，自动验证和调试策略，以确保其正确性。这包括识别策略中的错误，并在生成通用计划之前进行修正。

3. 代码调试的改进：在代码生成阶段，如何通过引入反思（reflection）步骤，让LLMs更好地理解和修正代码中的错误，从而提高生成的Python程序的质量。

4. 程序变体的生成和选择：如何通过生成多个程序变体，并从中选择最佳的一个，来提高通用计划的质量。这种方法受到LLM代码生成的启发，旨在通过多样化的尝试来提高成功率。

5. 通用计划的泛化能力：如何确保生成的通用计划能够泛化到给定PDDL领域中的所有任务，而不仅仅是训练时使用的特定任务。这涉及到策略和代码的泛化能力，以及如何通过实验验证这种泛化能力。

总的来说，论文的目标是通过改进策略生成、验证、调试和代码生成的流程，提高LLMs在生成通用计划时的准确性和泛化能力，从而在更多PDDL领域中实现有效的通用计划。

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）进行通用计划（generalized planning）相关的研究。这些研究主要集中在以下几个方面：

1. LLMs在符号规划中的应用

• Silver et al. (2024): 提出了一种使用LLMs生成PDDL领域通用计划的方法。该方法通过让LLMs生成自然语言策略，然后将其转换为Python程序，从而解决整个PDDL领域中的任务。这是本文工作的直接基础，但该方法在生成正确通用计划方面存在局限性。
• Stein et al. (2025): 研究了LLMs在PDDL任务中的直接计划生成能力，并提出了通过反馈进行自动修正的方法。这些工作展示了LLMs在符号规划中的潜力，但也指出了其在复杂任务中的局限性。
• Kambhampati et al. (2024): 探讨了LLMs在符号规划中的应用，并提出了LLM-Modulo框架，该框架结合了LLMs和符号规划方法，以提高规划性能。

2. 通用计划（Generalized Planning）

• Srivastava, Immerman, and Zilberstein (2011): 提出了通用计划的概念，即生成能够泛化到多个任务的计划。这些计划包含分支（if-then-else行为）和循环，以处理不同情况和任务规模。
• Bonet, Palacios, and Geffner (2009): 研究了如何自动生成记忆less策略和有限状态控制器，这些方法与通用计划的目标相似。
• Jiménez, Segovia-Aguas, and Jonsson (2019): 对通用计划进行了综述，讨论了不同变体和方法。

3. LLMs在代码生成中的应用

• Tang et al. (2024): 研究了LLMs在代码生成中的应用，特别是如何通过生成多个程序变体来提高代码质量。
• Wang et al. (2024): 探讨了LLMs在自然语言指导下的代码生成能力，展示了LLMs在生成复杂代码时的潜力。
• Holtzman et al. (2020): 研究了LLMs在文本生成中的退化问题，并提出了通过调整采样方法来提高生成质量。

4. LLMs的反思和调试

• Shinn et al. (2023): 提出了Reflexion方法，通过让LLMs反思其输出来改进性能。
• Madaan et al. (2023): 提出了Self-Refine方法，通过迭代改进和自我反馈来提高LLMs的输出质量。
• Stechly, Valmeekam, and Kambhampati (2025): 研究了LLMs在推理和规划任务中的自我验证限制，并提出了改进方法。

5. 符号规划和验证工具

• Howey, Long, and Fox (2004): 介绍了VAL工具，用于验证计划的正确性。该工具在本文中用于验证生成的计划是否满足任务的条件。
• Helmert and Domshlak (2009): 研究了符号规划中的地标、关键路径和抽象方法。
• Hoffmann and Nebel (2001): 介绍了FF规划系统，一种基于启发式搜索的高效符号规划器。

这些相关研究为本文的工作提供了理论基础和技术支持，特别是在LLMs的策略生成、代码生成、调试和验证方面。通过结合这些方法，本文提出了一种改进的通用计划生成框架，显著提高了LLMs在PDDL领域中的性能。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下方法解决了使用大型语言模型（LLMs）生成PDDL领域通用计划时的策略生成和调试问题：

1. 生成伪代码策略（Pseudocode Strategy Generation）

• 详细策略表达：论文提出让LLMs生成伪代码形式的策略，而不是简单的自然语言描述。伪代码更接近最终的Python程序结构，包含关键的控制结构（如“for each”、“if”等），使得策略更详细、更具体，从而更容易转换为可执行代码。
• 逐步推理：在生成伪代码时，LLMs被要求进行逐步推理（Chain-of-Thought, CoT），以确保策略的逻辑性和完整性。

2. 策略级别的调试（Strategy-Level Debugging）

• 自动验证：通过让LLMs基于伪代码生成PDDL计划，并使用符号计划验证器（如VAL）检查这些计划的正确性，间接验证伪代码策略的有效性。
• 反思步骤（Reflection Step）：当检测到错误时，LLMs被要求反思错误的原因，具体包括：
  • 错误发生在伪代码的哪一部分。
  • 为什么这部分伪代码是不正确的。
• 策略修正：基于反思结果，LLMs修正伪代码，直到生成的PDDL计划对所有调试任务都正确为止。

3. 代码生成阶段的改进（Improvements in Code Generation）

• 反思步骤：在Python代码调试过程中，LLMs被要求先反思错误的位置和原因，再进行修正。这有助于更准确地定位和解决问题。
• 生成多个程序变体：受LLM代码生成的启发，论文提出生成多个Python程序变体，并从中选择表现最好的一个。这通过随机改变输入任务中对象和事实的顺序来实现，增加了生成正确程序的概率。

4. 实验验证（Empirical Evaluation）

• 基准测试：论文在17个PDDL基准领域上进行了实验，包括Silver et al. (2024)使用的领域和Stein et al. (2025)的实验领域。
• 性能提升：实验结果表明，论文提出的方法在大多数领域中显著提高了通用计划的质量，且从未降低性能。在12个领域中，生成的最佳Python程序能够解决所有可生成的任务。
• 泛化能力：论文还手动验证了生成的通用计划在12个领域中的泛化能力，确认这些程序能够解决所有由相应实例生成器生成的任务。

5. 具体实现步骤（Implementation Steps）

• 伪代码生成：LLMs根据PDDL领域和示例任务生成伪代码策略。
• 策略验证和调试：通过生成PDDL计划并验证其正确性来调试伪代码，使用反思步骤来修正错误。
• 代码生成：将调试后的伪代码转换为Python程序，并通过调试步骤确保程序的正确性。
• 选择最佳程序：通过在调试任务上的表现，从多个生成的程序变体中选择最佳的Python程序。

通过这些方法，论文有效地解决了LLMs在生成通用计划时策略生成和调试的挑战，显著提高了生成计划的准确性和泛化能力。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文进行了广泛的实验，以评估所提出方法在生成PDDL领域通用计划时的性能。以下是实验的具体设置和结果：

实验设置

1. 基准领域

论文选择了17个PDDL基准领域进行实验，这些领域包括：

• Silver et al. (2024) 使用的7个领域：delivery, ferry, gripper, heavy, hiking, miconic, spanner
• Stein et al. (2025) 使用的10个领域：beluga, blocks, goldminer, grippers, logistics, minigrid, rovers, satellite, transport, visitall

2. 任务选择

对于每个领域，论文从现有工作和使用可用实例生成器生成的任务中组成一个任务数据集。每个领域随机选择6个调试任务，这些任务相对较小，以便在调试阶段快速验证生成的计划。

3. LLM设置

实验使用了GPT-4o作为LLM，并将随机种子设置为1，温度设置为0。所有生成的程序都基于调试数据的表现进行选择，如果多个程序表现相同，则选择较晚生成的程序。

4. 时间限制

如果程序在45秒内未终止，则中断并生成超时反馈。

5. 实验版本

论文测试了两种不同的配置：

• F3-6：最多生成3个初始程序，每个程序最多进行6次调试。
• F5-3：最多生成5个初始程序，每个程序最多进行3次调试。

实验结果

1. 与Silver et al. (2024)的比较

• 平均覆盖率：论文的方法在所有17个领域中的平均覆盖率显著高于Silver et al. (2024)的方法。具体来说，F3-6和F5-3的平均覆盖率分别为60%和58%，而Silver et al. (2024)的方法平均覆盖率为37%。
• 最佳运行覆盖率：在最佳运行中，论文的方法在12个领域中达到了100%的覆盖率，而Silver et al. (2024)的方法在7个领域中达到了100%的覆盖率。

2. 泛化能力

论文手动验证了在12个领域中生成的100%覆盖率程序，确认这些程序能够解决所有由相应实例生成器生成的任务。这表明这些程序具有很强的泛化能力。

3. N和KC的影响

• F3-6 vs. F5-3：F3-6在某些领域表现更好，而F5-3在其他领域表现更好。总体来看，两种配置的平均覆盖率相当，但在最佳运行中，F5-3在更多领域中达到了100%的覆盖率。

4. 消融实验

论文进行了三个消融实验，以评估每个改进部分的贡献：

• -MC：不生成多个初始程序，只生成一个程序。
• -SD：不进行策略级别的调试，直接生成代码。
• -CR：不进行代码调试中的反思步骤，直接根据反馈修正代码。

消融实验结果表明，每个改进部分都对性能有显著贡献。例如，在miconic和transport领域中，移除任何一个部分都会导致性能显著下降。

5. 错误类型

论文分析了所有运行中的错误类型，发现：

• 26%的错误是Python异常。
• 28%的错误是生成的计划不可执行。
• 29%的错误是计划未达到目标。
• 17%的错误是超时。

6. 与符号规划器的比较

论文还运行了两个符号规划器（A* with LM-cut heuristic和GBFS with FF heuristic）作为基线，以评估生成的Python程序的性能。结果表明，尽管符号规划器在某些领域中表现更好，但生成的Python程序在计划生成时间上显著更快，且在12个领域中能够解决任意大小的实例。

结论

论文通过引入伪代码策略生成、策略级别的调试、代码调试中的反思步骤以及生成多个程序变体等改进方法，显著提高了LLMs在生成PDDL领域通用计划时的性能和泛化能力。实验结果表明，这些改进方法在多个基准领域中都取得了显著的效果。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文在使用LLMs生成PDDL领域通用计划方面取得了显著进展，但仍有一些可以进一步探索的方向。以下是一些可能的研究方向：

1. 改进策略生成

• 更详细的伪代码：虽然论文已经通过生成伪代码来提高策略的质量，但可以进一步探索如何生成更详细、更结构化的伪代码。例如，可以引入更多的控制结构和数据结构，使伪代码更接近实际的编程语言。
• 领域知识的利用：在生成策略时，可以进一步利用PDDL领域的特定知识，如动作的语义、预条件和效果。这可能需要开发更复杂的提示（prompts）或预处理步骤，以帮助LLMs更好地理解领域结构。
• 多步策略生成：探索分阶段生成策略的方法，例如先生成高级策略，再逐步细化为详细的伪代码。这种方法可以减少一次性生成复杂策略的难度。

2. 增强策略验证和调试

• 更智能的反馈生成：当前的反馈生成方法虽然有效，但可以进一步改进以提供更具体、更有帮助的反馈。例如，可以开发更复杂的反馈生成器，能够识别和描述更复杂的错误类型。
• 交互式调试：探索与LLMs进行交互式调试的方法，允许在调试过程中动态调整策略或代码。这可以通过引入用户反馈或自动化的测试用例来实现。
• 错误定位和修复：开发更先进的错误定位和修复技术，例如通过引入机器学习模型来预测错误的位置和类型，从而提高调试效率。

3. 代码生成和优化

• 代码质量提升：虽然论文通过生成多个程序变体来提高代码质量，但可以进一步探索如何生成更高效、更优化的代码。例如，可以引入代码优化技术，如循环展开、条件优化等。
• 代码的可读性和可维护性：生成的代码不仅需要正确，还需要具有良好的可读性和可维护性。可以探索如何在代码生成过程中引入代码风格和规范，以提高代码的质量。
• 动态代码生成：探索在运行时动态生成代码的方法，以适应不同的任务需求。这可以通过引入自适应代码生成技术来实现。

4. 泛化能力的进一步验证

• 更复杂的任务：虽然论文已经验证了生成的通用计划在多个基准领域的泛化能力，但可以进一步探索这些计划在更复杂任务中的表现。例如，可以生成更大规模的任务或包含更多变量的任务，以测试计划的鲁棒性。
• 跨领域泛化：探索生成的通用计划是否能够泛化到其他相关领域。这可以通过在不同但相似的领域中测试计划的性能来实现。
• 长期泛化：研究生成的通用计划在长期运行中的表现，例如在连续的任务序列中是否能够保持高性能。

5. 结合符号规划方法

• 混合方法：探索将LLMs生成的通用计划与传统的符号规划方法相结合的方法。例如，可以使用符号规划器来验证或优化LLMs生成的计划，或者使用LLMs生成的计划作为符号规划器的启发式。
• 互补优势：研究如何利用LLMs和符号规划器的互补优势，例如在处理大规模任务时利用LLMs的高效性，在处理复杂逻辑时利用符号规划器的准确性。

6. 性能和效率的提升

• 并行化和分布式计算：探索如何利用并行化和分布式计算技术来加速策略生成和代码调试过程。这可以通过在多个计算节点上并行执行任务来实现。
• 资源优化：研究如何优化LLMs的资源使用，例如通过调整模型参数或使用更高效的模型架构来减少计算成本。
• 实时性能：探索在实时环境中使用LLMs生成通用计划的方法，例如在机器人控制或实时决策系统中。

7. 应用拓展

• 实际应用领域：将LLMs生成的通用计划应用于实际的应用领域，如机器人规划、物流优化、智能交通等。这需要开发针对特定领域的适配方法和工具。
• 多模态输入：探索如何将多模态输入（如图像、语音等）与LLMs生成的通用计划相结合，以提高计划的适应性和灵活性。
• 用户交互：研究如何将用户交互引入通用计划生成过程，例如通过用户反馈或交互式界面来改进计划的质量。

这些方向不仅可以进一步提升LLMs在通用计划生成中的性能，还可以为相关领域的研究提供新的思路和方法。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 当然，以下是论文《Improved Generalized Planning with LLMs through Strategy Refinement and Reflection》的主要内容总结：

论文标题

Improved Generalized Planning with LLMs through Strategy Refinement and Reflection

作者

Katharina Stein, Nils Hodel, Daniel Fišer, Jörg Hoffmann, Michael Katz, Alexander Koller

机构

Saarland Informatics Campus, Saarland University, Saarbrücken, Germany
German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI), Saarbrücken, Germany
Aalborg University, Denmark
IBM Research, US

摘要

论文提出了一种改进的方法，通过策略细化和反思，使用大型语言模型（LLMs）生成PDDL领域的通用计划。先前的方法直接从LLMs生成自然语言策略，然后将其转换为Python程序，但这种方法在生成正确通用计划方面存在局限性。本文提出的方法包括以下几点：

1. 生成伪代码策略：让LLMs生成伪代码形式的策略，这种策略更接近最终的Python程序结构，从而提高策略的准确性和可转换性。
2. 策略级别的调试：通过生成PDDL计划并验证其正确性来间接验证伪代码策略的有效性，并引入反思步骤让LLMs反思错误的原因。
3. 代码生成阶段的改进：在Python代码调试过程中引入反思步骤，并生成多个程序变体，从中选择表现最好的一个。

实验表明，这些改进显著提高了通用计划的质量，在17个基准领域中的12个领域中，生成的最佳Python程序能够解决所有可生成的任务。

研究背景

• LLMs在符号规划中的应用：LLMs在生成PDDL任务的计划方面表现不佳，但通过引入反馈和自动修正可以提高性能。
• 通用计划：通用计划旨在生成能够泛化到多个任务的计划，包含分支和循环以处理不同情况和任务规模。
• 先前工作：Silver et al. (2024) 提出了一种使用LLMs生成PDDL领域通用计划的方法，但该方法在生成正确通用计划方面存在局限性。

研究方法

1. 生成伪代码策略：

   • 详细策略表达：让LLMs生成伪代码形式的策略，包含关键的控制结构，如“for each”、“if”等。
   • 逐步推理：在生成伪代码时，LLMs被要求进行逐步推理（Chain-of-Thought, CoT）。

2. 策略级别的调试：

   • 自动验证：通过生成PDDL计划并验证其正确性来间接验证伪代码策略的有效性。
   • 反思步骤：当检测到错误时，LLMs被要求反思错误的原因，具体包括错误发生在伪代码的哪一部分以及为什么这部分伪代码是不正确的。
   • 策略修正：基于反思结果，LLMs修正伪代码，直到生成的PDDL计划对所有调试任务都正确为止。

3. 代码生成阶段的改进：

   • 反思步骤：在Python代码调试过程中，LLMs被要求先反思错误的位置和原因，再进行修正。
   • 生成多个程序变体：通过随机改变输入任务中对象和事实的顺序，生成多个Python程序变体，并从中选择表现最好的一个。

实验

• 基准领域：选择了17个PDDL基准领域进行实验，包括Silver et al. (2024)使用的7个领域和Stein et al. (2025)使用的10个领域。
• 任务选择：每个领域随机选择6个调试任务，这些任务相对较小，以便在调试阶段快速验证生成的计划。
• LLM设置：使用GPT-4o作为LLM，随机种子设置为1，温度设置为0。
• 时间限制：如果程序在45秒内未终止，则中断并生成超时反馈。
• 实验版本：测试了两种不同的配置：F3-6（最多生成3个初始程序，每个程序最多进行6次调试）和F5-3（最多生成5个初始程序，每个程序最多进行3次调试）。

实验结果

• 与Silver et al. (2024)的比较：
  • 平均覆盖率：论文的方法在所有17个领域中的平均覆盖率显著高于Silver et al. (2024)的方法。F3-6和F5-3的平均覆盖率分别为60%和58%，而Silver et al. (2024)的方法平均覆盖率为37%。
  • 最佳运行覆盖率：在最佳运行中，论文的方法在12个领域中达到了100%的覆盖率，而Silver et al. (2024)的方法在7个领域中达到了100%的覆盖率。
• 泛化能力：手动验证了在12个领域中生成的100%覆盖率程序，确认这些程序能够解决所有由相应实例生成器生成的任务。
• N和KC的影响：F3-6在某些领域表现更好，而F5-3在其他领域表现更好。总体来看，两种配置的平均覆盖率相当，但在最佳运行中，F5-3在更多领域中达到了100%的覆盖率。
• 消融实验：每个改进部分都对性能有显著贡献。例如，在miconic和transport领域中，移除任何一个部分都会导致性能显著下降。
• 错误类型：分析了所有运行中的错误类型，发现26%的错误是Python异常，28%的错误是生成的计划不可执行，29%的错误是计划未达到目标，17%的错误是超时。
• 与符号规划器的比较：虽然符号规划器在某些领域中表现更好，但生成的Python程序在计划生成时间上显著更快，且在12个领域中能够解决任意大小的实例。

结论

论文通过引入伪代码策略生成、策略级别的调试、代码调试中的反思步骤以及生成多个程序变体等改进方法，显著提高了LLMs在生成PDDL领域通用计划时的性能和泛化能力。实验结果表明，这些改进方法在多个基准领域中都取得了显著的效果。未来的工作可以进一步探索如何生成更详细、更结构化的伪代码，改进策略验证和调试方法，以及结合符号规划方法来进一步提升性能。

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: Katharina Stein, Nils Hodel, Daniel Fišer, Jörg Hoffmann, Michael Katz, Alexander Koller

Categories: cs.AI, cs.CL

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.13876v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.13876v1

Published: 2025-08-19T14:42:18Z

---

9. Prompt-Based One-Shot Exact Length-Controlled Generation with LLMs

Controlling the length of text produced by large language models (LLMs) remains challenging: models frequently overshoot or undershoot explicit length instructions because they cannot reliably keep an internal token count. We present a prompt-based, one-shot strategy that compels an off-the-shelf LLM to generate exactly a desired number of tokens - words (English) or characters (Chinese) - without any fine-tuning or iterative sampling. The prompt appends countdown markers and explicit counting rules so that the model “writes while counting.” We evaluate on four settings: open-ended generation (1-1000 tokens), XSUM summarization, MT-Bench-LI instruction following, and the LIFEBENCH equal-length track. On MT-Bench-LI, strict length compliance with GPT-4.1 leaps from below 30% under naive prompts to above 95% with our countdown prompt, surpassing the popular draft-then-revise baseline, while judged answer quality is preserved. These results show that precise length control can be achieved through prompt engineering alone, offering a lightweight alternative to training- or decoding-based methods.

中文摘要

翻译失败: Unexpected end of JSON input

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控制大型语言模型（LLMs）生成文本的长度，使其能够精确地生成指定数量的单词或字符。传统的大型语言模型在生成文本时，通常难以准确地遵循明确的长度指令，导致生成的文本长度经常超出或不足。这在许多应用场景中是一个挑战，例如撰写标题、生成一句话总结、教育场景中的受约束创造性任务，以及社交媒体帖子的字符限制等。

为了解决这一问题，论文提出了一种基于提示（prompt-based）的单次（one-shot）策略，通过在提示中添加倒计时标记和明确的计数规则，使模型在生成文本的同时进行计数，从而实现精确的长度控制。这种方法不需要对模型进行微调或迭代采样，可以应用于现成的大型语言模型。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了以下几类相关研究：

基于训练的方法（Training-Based Approaches）

• Hansel：通过添加倒计时标记，使模型能够精确地在指定位置停止生成。
• L1：使用强化学习来限制推理步骤，从而控制生成长度。
• 其他方法：包括训练长度感知的摘要模型、增加结束标记（EOS）的损失权重，或应用基于长度条件的偏好优化等。

推理时技术（Inference-Time Techniques）

• 指令调整的LLMs：能够遵循普通的语言长度提示，但仍然只能近似控制长度。
• BB-MH：通过拒绝过长的样本，强制执行一个硬性的上限长度。
• 提示工程变体：包括为近等距翻译添加长度提示、草稿-修订摘要，或使用零样本模板等方法。

可控性评估基准（Evaluation Benchmarks for Controllability）

• Length-Controlled AlpacaEval：减少对冗长的偏见，稳定评估分数。
• IFEval、InFoBench、CFBench、LIFEBench：这些基准测试明确测试长度或格式的服从性，揭示了即使是最先进的系统也存在显著差距。

大型语言模型的计数限制（Counting Limitations of Large Language Models）

• GPT-4：在字母级任务上表现不佳，存在计数能力的限制。
• Genius Paradox基准：量化了大型语言模型在计数任务上的差距。
• 理论分析：表明有界深度的Transformer无法进行无界计数，但链式思考（CoT）提示可以提升它们进行串行计算的能力，显著提高准确性。

论文提出的计数器标记提示（countdown-marker prompt）方法，是受到这些相关研究的启发，特别是针对大型语言模型在计数和长度感知方面的局限性。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文提出了一种基于提示（prompt-based）的单次（one-shot）策略，通过在提示中添加倒计时标记和明确的计数规则，使模型在生成文本的同时进行计数，从而实现精确的长度控制。这种方法不需要对模型进行微调或迭代采样，可以应用于现成的大型语言模型。以下是具体实现方法的详细步骤：

1. 倒计时标记后缀（Countdown-Marker Suffix）

为了绕过大型语言模型（LLMs）无法可靠维护内部单词计数器的限制，作者设计了一个简短的、自包含的提示后缀。这个后缀要求模型依次输出倒计时标记，将可见的输出变成一个外部的“草稿纸”，通过这种方式，模型的任务就变成了模式补全。

2. CAPEL方法（Countdown-Aided Prompting for Exact Length）

CAPEL是一种即插即用的提示后缀，能够实现无需额外模型训练的精确长度控制。具体来说，CAPEL的规则如下：

• 对于每个整数k从目标长度开始倒数到1：
  • 输出标记 <k>。
  • 立即追加一个英文单词（字母，可选的前导/尾随标点符号）。
• 在与 <1> 配对的单词之后，写 <0> 并停止生成。
• 标记和标点符号不计入目标长度，只有英文单词本身计入。
• 如果可能提前结束，不要以多个裸标记结尾，而应添加新的、有意义的散文。

3. 英文和中文的实现

• 英文（SenN）：
  • 每个标记 <k> 后面必须跟随一个英文单词。
  • 例如，目标长度为5的正确输出是：<5>Hello,<4>world!<3>How’s<2>everything?<1>Great.<0>
• 中文：
  • 每个标记 <k> 后面必须跟随一个中文字符。
  • 例如，目标长度为5的正确输出是：<5>你好<4>世界<3>今天<2>天气<1>好<0>

4. 代码感知扩展（Code-Aware Extension）

对于某些需要包含Python代码块的任务，CAPEL方法还增加了一个额外的规则，允许在代码部分的标记后跟随一个换行符，以表示代码行的结束。

5. 实验验证

作者在多个任务和数据集上验证了CAPEL方法的有效性，包括开放性文本生成、XSUM摘要、MT-Bench-LI指令遵循和LIFEBENCH等长控制任务。实验结果表明，CAPEL方法在多种模型和目标长度下，显著提高了精确长度控制的性能。

6. 限制和未来工作

尽管CAPEL方法在控制长度方面取得了显著效果，但作者也指出，某些小型或高度安全强化的模型可能会误解倒计时框架。此外，对于非常长的输出（>1K标记）和具有复杂分词的语言，未来的工作将通过自动提示调整和轻量级解码约束来进一步改进。

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CAPEL方法（Countdown-Aided Prompting for Exact Length）在控制大型语言模型（LLMs）生成文本长度方面的有效性。实验涵盖了多种任务和数据集，包括开放性文本生成、XSUM摘要、MT-Bench-LI指令遵循和LIFEBENCH等长控制任务。以下是详细的实验设置和结果：

1. 随机文本生成（Random Text Generation）

• 任务描述：生成指定长度（1到1000个单词或字符）的连贯文本，无主题限制。
• 实验设置：使用CAPEL提示与普通长度指令提示（Baseline）进行对比。
• 结果：
  • GPT-4.1（英文）：MALD从0.24降至0.00，EM从1.9%升至94.2%。
  • Qwen3-8B（英文）：MALD从1.62降至0.07，EM从0.6%升至72.1%。
  • GPT-4.1（中文）：MALD从0.24降至0.00，EM从1.8%升至53.7%。
  • Qwen3-8B（中文）：MALD从2.48降至0.03，EM从0.5%升至78.0%。

2. XSUM摘要

• 任务描述：对XSUM数据集的文章进行摘要，目标长度包括参考摘要长度、50个单词和120个单词。
• 实验设置：使用CAPEL提示与普通长度指令提示（Baseline）进行对比。
• 结果：
  • GPT-4.1：MALD从0.27降至0.05，EM从72.3%升至96.4%，ROUGE-L保持在0.179左右。
  • Qwen3-8B：MALD从1.13降至0.10，EM从45.6%升至80.5%，ROUGE-L保持在0.129左右。

3. MT-Bench-LI指令遵循

• 任务描述：根据MT-Bench-LI的指令生成指定长度的文本。
• 实验设置：使用CAPEL提示与普通长度指令提示（Baseline）进行对比。
• 结果：
  • GPT-4.1：MALD从0.063降至0.012，EM从9.7%升至74.9%。
  • Qwen3-8B：MALD从0.157降至0.019，EM从2.3%升至79.8%。
  • o4-mini：EM从46.9%升至80.6%，但MALD从0.017升至0.105。

4. LIFEBENCH等长控制任务

• 任务描述：在LIFEBENCH的“Equal To”设置下，生成与目标长度完全匹配的文本。
• 实验设置：使用CAPEL提示与普通长度指令提示（Baseline）进行对比。
• 结果：
  • GPT-4.1：LD从22.0降至6.0，LS从62.9升至85.9，EM从4.5%升至15.6%。
  • Qwen3-8B：LD从27.1降至17.3，LS从55.0升至75.7，EM从2.4%升至42.6%。

5. 黑箱Metropolis–Hastings（BB-MH）解码方法对比

• 任务描述：在MT-Bench-LI任务上，对比CAPEL提示与BB-MH解码方法。
• 实验设置：使用BB-MH的三种变体（迭代接受、迭代记忆、迭代接受记忆）与CAPEL提示进行对比。
• 结果：
  • GPT-4.1：BB-MH的迭代接受记忆变体EM为62.9%，而CAPEL提示EM为74.9%。
  • Qwen3-8B：BB-MH的迭代接受记忆变体EM为46.3%，而CAPEL提示EM为79.8%。

6. 计数诊断实验

• 任务描述：评估模型在计数1到10个单词或字符时的准确性。
• 实验设置：使用单句提示，要求模型计算句子中的单词或字符数量。
• 结果：
  • 所有模型在计数1到2个单词或字符时准确性超过95%，但随着长度增加，准确性迅速下降。
  • 这一结果支持了CAPEL方法中倒计时标记的设计，即每次只减少一个标记，避免了模型需要内部计数多个单词或字符。

这些实验结果表明，CAPEL方法在多种任务和模型上都能显著提高文本生成的精确长度控制能力，且不需要对模型进行微调或多次采样。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文中提出的CAPEL方法在控制大型语言模型（LLMs）生成文本长度方面取得了显著的效果，但仍有一些可以进一步探索的方向：

1. 非常长的输出（>1K标记）

• 问题：当前的CAPEL方法在处理非常长的输出时（例如超过1000个标记）可能会遇到性能下降的问题。
• 探索方向：
  • 自动提示调整：开发自动化的提示调整方法，根据目标长度动态调整倒计时标记的策略。
  • 分段生成：将长文本生成任务分解为多个较短的段落，每个段落使用CAPEL方法生成，最后将这些段落组合起来。
  • 轻量级解码约束：引入轻量级的解码约束，例如在生成过程中定期检查长度并调整生成策略。

2. 复杂分词的语言

• 问题：对于一些具有复杂分词规则的语言（如中文、日语等），CAPEL方法可能需要进一步优化。
• 探索方向：
  • 分词器优化：研究如何优化分词器，使其更好地与CAPEL方法配合，提高计数的准确性。
  • 多语言实验：在更多具有复杂分词规则的语言上进行实验，验证和改进CAPEL方法的适用性。

3. 模型的适应性

• 问题：某些小型或高度安全强化的模型可能会误解倒计时框架，导致性能下降。
• 探索方向：
  • 模型特定的提示调整：为不同类型的模型设计特定的提示策略，以提高其适应性。
  • 错误模式分析：深入分析这些模型的错误模式，找出导致误解的原因，并针对性地改进提示设计。

4. 生成质量与长度控制的权衡

• 问题：在严格控制长度的同时，可能会对生成内容的质量产生影响。
• 探索方向：
  • 质量评估指标：开发更全面的质量评估指标，不仅评估内容的相关性和连贯性，还评估其多样性和创造性。
  • 混合策略：结合草稿-修订策略和CAPEL方法，先生成一个初步草稿，再通过CAPEL方法进行修订，以平衡长度控制和内容质量。

5. 多任务学习中的长度控制

• 问题：在多任务学习场景中，如何同时控制多个任务的输出长度。
• 探索方向：
  • 任务特定的提示设计：为每个任务设计特定的提示，确保在多任务场景中每个任务的输出都能满足长度要求。
  • 共享提示策略：研究如何设计一个通用的提示策略，能够在多个任务中同时实现精确的长度控制。

6. 实时应用中的效率优化

• 问题：在实时应用中，CAPEL方法的效率可能需要进一步优化。
• 探索方向：
  • 预处理和缓存：对常见的提示和目标长度进行预处理和缓存，以减少实时生成的计算开销。
  • 并行处理：探索并行处理技术，提高生成效率。

7. 用户交互和反馈

• 问题：在实际应用中，用户可能对生成文本的长度和内容有动态的需求。
• 探索方向：
  • 交互式提示设计：允许用户在生成过程中动态调整目标长度和内容要求。
  • 用户反馈机制：引入用户反馈机制，根据用户的反馈动态调整生成策略。

8. 理论分析和模型改进

• 问题：从理论角度分析为什么大型语言模型在计数和长度控制方面存在局限性，并探索改进模型架构的方法。
• 探索方向：
  • 理论分析：深入研究Transformer架构在计数任务中的局限性，提出改进的理论框架。
  • 模型改进：设计新的模型架构或训练策略，增强模型的计数和长度控制能力。

这些方向不仅有助于进一步提升CAPEL方法的性能，还能为大型语言模型在文本生成任务中的应用提供更广泛的解决方案。

Q: 总结一下论文的主要内容

A:

Authors: Juncheng Xie, Hung-yi Lee

Categories: cs.CL, cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.13805v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.13805v1

Published: 2025-08-19T13:12:01Z

---

10. Beyond Human Judgment: A Bayesian Evaluation of LLMs’ Moral Values Understanding

How do large language models understand moral dimensions compared to humans? This first large-scale Bayesian evaluation of market-leading language models provides the answer. In contrast to prior work using deterministic ground truth (majority or inclusion rules), we model annotator disagreements to capture both aleatoric uncertainty (inherent human disagreement) and epistemic uncertainty (model domain sensitivity). We evaluate top language models (Claude Sonnet 4, DeepSeek-V3, Llama 4 Maverick) across 250K+ annotations from ~700 annotators on 100K+ texts spanning social media, news, and forums. Our GPU-optimized Bayesian framework processed 1M+ model queries, revealing that AI models typically rank among the top 25\% of human annotators, achieving much better-than-average balanced accuracy. Importantly, we find that AI produces far fewer false negatives than humans, highlighting their more sensitive moral detection capabilities.

中文摘要

大型语言模型如何理解道德维度与人类相比？这项对市场领先语言模型的首次大规模贝叶斯评估提供了答案。与之前使用确定性真实值（多数或包含规则）的工作相比，我们对标注者分歧进行了建模，以捕捉显著的不确定性（固有的人类分歧）和认识不确定性（模型领域敏感性）。我们在超过100,000条文本（涵盖社交媒体、新闻和论坛）上对来自约700名标注者的250,000+个注释进行了评估，重点关注顶尖的语言模型（Claude Sonnet 4、DeepSeek-V3、Llama 4 Maverick）。我们的GPU优化贝叶斯框架处理了超过1,000,000个模型查询，揭示AI模型通常在标注者中排名前25%，实现了远超平均水平的平衡准确度。重要的是，我们发现AI产生的假阴性远少于人类，这突出了其更敏感的道德检测能力。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决的问题是：大型语言模型（LLMs）在理解道德维度方面与人类相比的表现如何。具体来说，论文旨在通过大规模的贝叶斯评估来量化大型语言模型对道德价值的理解能力，并与人类标注者的判断进行比较。以往的研究通常使用确定性的“真实标签”（如多数投票或包含规则）来评估模型性能，但这种方法忽略了标注者之间的分歧以及模型在不同领域和道德维度上的敏感性。因此，本研究通过贝叶斯方法对标注者的分歧进行建模，从而更全面地评估大型语言模型在道德价值理解上的表现。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了以下相关研究：

1. 字典方法用于预测道德价值：

   • Hopp et al. (2021) 开发了最初的字典方法用于预测道德价值，这些方法在应用研究中被广泛使用，但与预训练语言模型相比，它们的精确度较差。
   • Nguyen et al. (2024) 指出字典方法在精确度上不如预训练语言模型。

2. 预训练语言模型与人类道德判断的一致性：

   • Nguyen et al. (2024)、Zangari et al. (2025a) 和 Preniqi et al. (2024) 的研究表明，预训练语言模型在有足够训练数据且领域相似的情况下，能够与人类的道德判断很好地对齐。
   • 这些研究也指出，预训练语言模型在分布偏移和跨领域泛化方面存在问题，这使得大型语言模型成为一个有吸引力的替代方案。

3. 大型语言模型与人类表现的比较：

   • Bulla et al. (2025) 比较了大型语言模型与人类的表现，得出大型语言模型优于人类的结论。然而，他们的研究使用了严格的多数投票来确定真实标签，排除了具有细微道德内容的案例，只保留了不太模糊的案例，这与包容性共识实践（至少被一个标注者标记时）不符。
   • Skorski and Landowska (2025) 发现大型语言模型在包容性标注者共识下表现出不平衡，召回率低于预期。

4. 道德基础理论（Moral Foundations Theory, MFT）：

   • Graham et al. (2013) 和 Haidt (2012) 提出了道德基础理论，该理论提供了一个全面的框架，用于跨文化理解人类的道德推理，识别核心的道德维度，通常以美德/恶行对的形式表达，如关怀与伤害、公平与欺骗、忠诚与背叛、权威与颠覆、圣洁与堕落。
   • Feinberg and Willer (2013)、Graham et al. (2009)、Roy and Goldwasser (2021)、Nguyen et al. (2022) 等研究探讨了这些道德基础如何影响个体和集体的决策，从政治偏好到社会行为。

5. 道德基础理论的计算方法：

   • Zangari et al. (2025b) 提供了关于（计算）道德基础理论挑战的全面覆盖。

这些相关研究为本文提供了背景和基础，本文通过贝叶斯方法对标注者分歧进行建模，解决了以往研究中存在的问题，并通过大规模评估验证了大型语言模型在道德价值理解上的表现。

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）在理解道德维度方面与人类相比的表现问题：

1. 贝叶斯标注建模

论文引入了贝叶斯方法来处理标注者的分歧，从而更准确地评估大型语言模型的道德价值理解能力。具体步骤如下：

• 模型规范：使用Dawid-Skene变体模型，结合弱Dirichlet先验来估计真实标签和标注者的可靠性。对于(N)个文本、(J)个标注者和(K)个类别，模型假设真实类别分布(\pi \sim \text{Dir}(\alpha))，其中(\alpha)为均匀先验。每个标注者(j)有一个混淆矩阵(\Theta_j)，其行(\theta_{jk} \sim \text{Dir}(\beta_k))，其中(\beta_k)表示对标注者正确识别类别(k)的弱信念。
• 推断：对于每个文本(i)，其真实类别为(z_i)，标注为(y_i = (y_{i1}, \dots, y_{iJ}))，后验概率为： [ \Pr{z_i = k} \propto \pi_k \prod_{j=1}^J \theta_{jk, y_{ij}} ] 该后验概率同时考虑了标注者的可靠性和真实标签的估计。
• 实现：开发了一个GPU优化的TensorFlow框架，使用自定义图和稀疏张量操作来提高计算效率。该框架支持最大后验（MAP）估计和蒙特卡洛采样，并可选地支持固定效应建模。

2. 大规模评估

论文对市场领先的大型语言模型进行了大规模评估，涵盖了100K+文本和250K+标注，这些数据来自约700名标注者，覆盖了社交网络、新闻和论坛讨论。具体步骤如下：

• 数据集：使用了三个已建立且多样化的语料库，总计超过250K+的道德价值标注：
  • Moral Foundations Twitter Corpus (MFTC)：包含33,686条推文的128,454个标注，由23名训练有素的标注者完成。
  • Extended Moral Foundations Dictionary (eMFD)：包含54,867个文本片段的73,001个众包标注，由654名贡献者完成。
  • Moral Foundations Reddit Corpus (MFRC)：包含17,885条评论的61,226个标注，由6名训练有素的编码员完成。
• 模型选择：评估了三种最近的强大型语言模型：
  • Claude Sonnet 4：具有200,000个标记的上下文窗口。
  • DeepSeek-V3：具有6710亿总参数，370亿活跃参数，128,000个标记的上下文窗口。
  • Llama 4 Maverick：具有4020亿总参数，170亿活跃参数，256,000个标记的上下文窗口。

• 实验设置：每个文本单独分析，使用温度设置为0.30以平衡确定性响应和适度变异性。分类提示如下：

  Moral Foundations Theory Classification
  You are an expert in moral psychology, classifying text according to Haidt’s theory. For each moral foundation, mark true if moral values from that foundation are expressed in the text, false if not expressed.
  Answer only with a valid JSON in this format:
  { "care/harm": [true / false], "fairness/cheating": [true / false], "loyalty/betrayal": [true / false], "authority/subversion": [true / false], "sanctity/degradation": [true / false] }
  

• 评估指标：使用标准分类指标，包括平衡准确率、精确率、召回率、假正率和假负率。

3. 结果分析

通过贝叶斯模型对每个语言模型和数据集进行拟合，将模型视为额外的标注者，并使用MAP估计的混淆矩阵来计算分类指标和百分位排名。主要发现如下：

• AI优于人类：AI模型在所有数据集上均优于人类标注者，通常排名在前25%。人类的平均表现约为67-76%，而AI的准确率在62-95%之间。
• 数据集难度相似：AI在不同数据集上的平均表现相似，MFRC为83.7%，eMFD为81.9%，MFTC为81.5%。
• 模型表现：虽然所有模型均优于人类标注者，但Claude Sonnet 4表现略好，尤其是在Care和Sanctity等细微的道德维度上。
• 道德维度表现：所有道德维度在所有数据集上均表现出色，平均准确率超过80%：Care (85.1%)、Sanctity (84.3%)、Loyalty (81.6%)、Authority (80.9%) 和 Fairness (80.0%)。
• 假正率与假负率分析：AI模型的假负率比人类低2-4倍（19.4% vs 52.7%），但假正率略高（16.1% vs 10.1%）。这表明AI在检测道德信号时更为平衡，而人类则更保守，经常错过真正的道德信号。

4. 案例研究

论文通过案例研究进一步验证了AI模型在检测人类标注者遗漏的道德信号方面的优势。例如，AI正确识别了以下文本中的道德维度，而人类标注者则未检测到：

• 示例1：AI预测“Anyone think Macron should dispose of the Algerian dictator? France did little to support the uprisings of 2010-2012.”中存在Care、Fairness和Authority维度。
• 示例2：AI预测“Victim blaming are we? Even if the therapist is her friend, she should’ve known not to tell her anything. It’s immoral and extremely disrespectful, and being friends with his wife is no excuse.”中存在Care、Fairness、Loyalty、Authority和Sanctity维度。
• 示例3：AI预测“If you care about this cat so much and it has been a WEEK since you have seen her, WHY HAVE YOU NOT CALLED THE POLICE AND REPORTED THE THEFT??? Once you do all that, you need to cut contact with your ‘boyfriend’. I would’ve had my cat back day of or would’ve filed the theft immediately. This is pushing ESH because of how long you’ve waited for YOUR CAT.”中存在Care、Fairness和Authority维度。

5. 结论与未来工作

论文得出结论，AI模型在道德价值理解方面优于人类标注者，尤其是在检测人类可能遗漏的道德信号方面表现出色。尽管AI模型的假正率略高，但其更高的召回率使其在道德价值检测中更具价值。未来的工作应集中在改进模型校准以提高道德价值检测的准确性，并将评估扩展到其他道德框架和多语言环境中。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文进行了以下实验：

1. 数据集准备

论文使用了三个已建立且多样化的语料库，总计超过250K+的道德价值标注，这些数据来自约700名标注者，覆盖了社交网络、新闻和论坛讨论。具体数据集如下：

• Moral Foundations Twitter Corpus (MFTC)：包含33,686条推文的128,454个标注，由23名训练有素的标注者完成。
• Extended Moral Foundations Dictionary (eMFD)：包含54,867个文本片段的73,001个众包标注，由654名贡献者完成。
• Moral Foundations Reddit Corpus (MFRC)：包含17,885条评论的61,226个标注，由6名训练有素的编码员完成。

2. 模型选择

论文评估了三种最近的强大型语言模型：

• Claude Sonnet 4：具有200,000个标记的上下文窗口。
• DeepSeek-V3：具有6710亿总参数，370亿活跃参数，128,000个标记的上下文窗口。
• Llama 4 Maverick：具有4020亿总参数，170亿活跃参数，256,000个标记的上下文窗口。

3. 实验设置

• 分类提示：每个文本单独分析，使用温度设置为0.30以平衡确定性响应和适度变异性。分类提示如下：

  Moral Foundations Theory Classification
  You are an expert in moral psychology, classifying text according to Haidt’s theory. For each moral foundation, mark true if moral values from that foundation are expressed in the text, false if not expressed.
  Answer only with a valid JSON in this format:
  { "care/harm": [true / false], "fairness/cheating": [true / false], "loyalty/betrayal": [true / false], "authority/subversion": [true / false], "sanctity/degradation": [true / false] }
  

• 实验跟踪：使用W&B（Weights & Biases）进行实验跟踪，确保结果的稳定性和可重复性。

4. 贝叶斯标注建模

• 模型规范：使用Dawid-Skene变体模型，结合弱Dirichlet先验来估计真实标签和标注者的可靠性。具体公式如下： [ \Pr{z_i = k} \propto \pi_k \prod_{j=1}^J \theta_{jk, y_{ij}} ] 其中，(\pi \sim \text{Dir}(\alpha)) 和 (\theta_{jk} \sim \text{Dir}(\beta_k))。
• 实现：开发了一个GPU优化的TensorFlow框架，使用自定义图和稀疏张量操作来提高计算效率。该框架支持最大后验（MAP）估计和蒙特卡洛采样，并可选地支持固定效应建模。

5. 评估指标

使用标准分类指标来评估模型性能：

• 平衡准确率：(\frac{1}{2} \left( \frac{TP}{TP+FN} + \frac{TN}{TN+FP} \right))
• 精确率：(\frac{TP}{TP+FP})
• 召回率：(\frac{TP}{TP+FN})
• 假正率：(\frac{FP}{FP+TN})
• 假负率：(\frac{FN}{FN+TP})

6. 结果分析

• 平衡准确率：AI模型在所有数据集上均优于人类标注者，通常排名在前25%。具体结果如下表所示：

  数据集

  模型

  Care

  Fairness

  Authority

  Loyalty

  Sanctity

  Any

  平均准确率

  MFTC

  Claude Sonnet 4

  78%

  82%

  80%

  81%

  90%

  75%

  81.5%

  MFTC

  DeepSeek-V3

  78%

  81%

  80%

  79%

  85%

  77%

  81.5%

  MFTC

  Llama 4 Maverick

  76%

  83%

  80%

  80%

  87%

  68%

  81.5%

  eMFD

  Claude Sonnet 4

  88%

  83%

  74%

  72%

  80%

  85%

  81.9%

  eMFD

  DeepSeek-V3

  88%

  82%

  81%

  85%

  75%

  93%

  81.9%

  eMFD

  Llama 4 Maverick

  89%

  84%

  83%

  83%

  82%

  95%

  81.9%

  MFRC

  Claude Sonnet 4

  90%

  80%

  83%

  86%

  91%

  74%

  83.7%

  MFRC

  DeepSeek-V3

  90%

  73%

  83%

  84%

  82%

  68%

  83.7%

  MFRC

  Llama 4 Maverick

  89%

  72%

  83%

  83%

  87%

  62%

  83.7%

• 假正率与假负率：AI模型的假负率比人类低2-4倍（19.4% vs 52.7%），但假正率略高（16.1% vs 10.1%）。具体结果如下表所示：

  数据集

  模型

  Care FNR/FPR

  Fairness FNR/FPR

  Authority FNR/FPR

  Loyalty FNR/FPR

  Sanctity FNR/FPR

  MFRC

  Claude Sonnet 4

  5.3/15.2

  12.3/27.2

  8.7/19.5

  7.9/9.5

  -/-

  MFRC

  DeepSeek-V3

  7.3/13.7

  36.4/18.0

  9.6/21.4

  31.3/4.5

  -/-

  MFRC

  Llama 4 Maverick

  10.8/11.4

  28.1/28.8

  9.7/24.8

  15.2/10.5

  -/-

  MFTC

  Claude Sonnet 4

  7.2/35.8

  9.3/25.8

  20.1/18.7

  7.8/12.2

  -/-

  MFTC

  DeepSeek-V3

  15.2/28.5

  28.6/8.7

  22.9/16.7

  26.7/3.8

  -/-

  MFTC

  Llama 4 Maverick

  19.9/28.2

  22.8/11.5

  13.3/27.7

  16.1/9.2

  -/-

  eMFD

  Claude Sonnet 4

  9.1/15.2

  19.3/15.0

  44.9/10.6

  36.1/4.1

  -/-

  eMFD

  DeepSeek-V3

  7.5/16.0

  25.0/11.5

  16.8/13.0

  47.8/2.4

  -/-

  eMFD

  Llama 4 Maverick

  7.9/14.1

  18.2/13.4

  19.9/14.8

  32.2/3.8

  -/-

7. 案例研究

论文通过案例研究进一步验证了AI模型在检测人类标注者遗漏的道德信号方面的优势。例如，AI正确识别了以下文本中的道德维度，而人类标注者则未检测到：

• 示例1：AI预测“Anyone think Macron should dispose of the Algerian dictator? France did little to support the uprisings of 2010-2012.”中存在Care、Fairness和Authority维度。
• 示例2：AI预测“Victim blaming are we? Even if the therapist is her friend, she should’ve known not to tell her anything. It’s immoral and extremely disrespectful, and being friends with his wife is no excuse.”中存在Care、Fairness、Loyalty、Authority和Sanctity维度。
• 示例3：AI预测“If you care about this cat so much and it has been a WEEK since you have seen her, WHY HAVE YOU NOT CALLED THE POLICE AND REPORTED THE THEFT??? Once you do all that, you need to cut contact with your ‘boyfriend’. I would’ve had my cat back day of or would’ve filed the theft immediately. This is pushing ESH because of how long you’ve waited for YOUR CAT.”中存在Care、Fairness和Authority维度。

8. 结论

论文得出结论，AI模型在道德价值理解方面优于人类标注者，尤其是在检测人类可能遗漏的道德信号方面表现出色。尽管AI模型的假正率略高，但其更高的召回率使其在道德价值检测中更具价值。未来的工作应集中在改进模型校准以提高道德价值检测的准确性，并将评估扩展到其他道德框架和多语言环境中。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文在评估大型语言模型（LLMs）的道德价值理解能力方面取得了重要进展，但仍有一些可以进一步探索的点：

1. 模型校准与优化

• 校准方法：虽然AI模型在检测道德信号方面表现出色，但其假正率略高。未来可以探索更先进的校准方法，以减少假正率，同时保持高召回率。例如，可以研究如何结合贝叶斯方法和校准技术，进一步优化模型的输出。
• 模型改进：研究如何改进现有模型的架构或训练方法，以更好地处理道德价值的细微差别。例如，可以探索多任务学习或元学习方法，以提高模型在不同道德维度上的表现。

2. 多语言和跨文化评估

• 多语言扩展：当前的研究主要集中在英语文本上。未来可以将评估扩展到其他语言，以探索模型在不同语言环境中的表现。这将有助于理解文化差异对道德价值理解的影响。
• 跨文化比较：不同文化背景下的道德价值表达可能存在显著差异。可以开展跨文化研究，比较不同文化背景下模型的表现，以揭示文化对道德价值理解的影响。

3. 道德强度和细粒度分析

• 道德强度：当前的研究主要关注道德价值的存在与否，而忽略了道德强度的差异。未来可以探索如何量化道德信号的强度，以更细致地评估模型的道德价值理解能力。
• 细粒度分析：进一步细化道德维度的分类，探索模型在更细粒度的道德价值上的表现。例如，可以将“关怀”维度细分为“情感关怀”和“物质关怀”等子维度。

4. 标注者偏差和固定效应建模

• 标注者偏差：虽然贝叶斯方法能够处理标注者之间的分歧，但当前的数据集提供的标注者背景信息有限。未来可以收集更多标注者的背景信息，如年龄、性别、教育水平等，以更准确地建模标注者偏差。
• 固定效应建模：利用标注者的背景信息，研究如何在贝叶斯框架中引入固定效应，以更准确地估计标注者的可靠性。

5. 模型解释性和透明度

• 解释性方法：研究如何提高模型的解释性，使其决策过程更加透明。例如，可以探索如何生成道德价值检测的逐步推理过程，以帮助理解模型的决策依据。
• 可视化工具：开发可视化工具，帮助研究人员和实践者更好地理解模型的输出和决策过程。

6. 应用领域的扩展

• 内容审核：研究如何将道德价值检测应用于内容审核领域，以自动识别和过滤违反道德标准的内容。
• 政策制定：探索如何利用模型的输出为政策制定提供支持，例如在社交媒体监管、公共健康宣传等领域。
• 教育应用：研究如何将道德价值检测技术应用于教育领域，帮助学生更好地理解和分析道德问题。

7. 伦理和法律问题

• 伦理考量：研究如何确保道德价值检测技术的使用符合伦理和法律标准，避免潜在的偏见和歧视。
• 法律框架：探讨如何在法律框架内使用道德价值检测技术，以确保其合法性和公正性。

8. 长期动态和适应性

• 长期动态：研究模型在长期动态环境中的表现，例如在社交媒体趋势变化或社会事件影响下，模型的适应性和稳定性。
• 自适应学习：探索如何使模型能够自适应地学习和适应新的道德价值和社会规范，以保持其性能和相关性。

这些进一步的探索将有助于更全面地理解和应用大型语言模型在道德价值理解方面的潜力，同时也将推动相关领域的研究和实践发展。

Q: 总结一下论文的主要内容

A:

Authors: Maciej Skorski, Alina Landowska

Categories: cs.CL, cs.HC, 68T50, 62F15, 62P25, I.2.7; K.4.1; J.4

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.13804v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.13804v1

Published: 2025-08-19T13:05:48Z

---

Agent Domain Papers

1. ComputerRL: Scaling End-to-End Online Reinforcement Learning for Computer Use Agents

We introduce ComputerRL, a framework for autonomous desktop intelligence that enables agents to operate complex digital workspaces skillfully. ComputerRL features the API-GUI paradigm, which unifies programmatic API calls and direct GUI interaction to address the inherent mismatch between machine agents and human-centric desktop environments. Scaling end-to-end RL training is crucial for improvement and generalization across diverse desktop tasks, yet remains challenging due to environmental inefficiency and instability in extended training. To support scalable and robust training, we develop a distributed RL infrastructure capable of orchestrating thousands of parallel virtual desktop environments to accelerate large-scale online RL. Furthermore, we propose Entropulse, a training strategy that alternates reinforcement learning with supervised fine-tuning, effectively mitigating entropy collapse during extended training runs. We employ ComputerRL on open models GLM-4-9B-0414 and Qwen2.5-14B, and evaluate them on the OSWorld benchmark. The AutoGLM-OS-9B based on GLM-4-9B-0414 achieves a new state-of-the-art accuracy of 48.1%, demonstrating significant improvements for general agents in desktop automation. The algorithm and framework are adopted in building AutoGLM (Liu et al., 2024a)

中文摘要

我们介绍了ComputerRL，一个用于自主桌面智能的框架，使代理能够熟练操作复杂的数字工作空间。ComputerRL具有API-GUI范式，它将编程API调用和直接GUI交互统一起来，以解决机器代理与以人为中心的桌面环境之间的固有不匹配。扩展端到端的强化学习训练对于改善和推广跨多样化桌面任务至关重要，但由于环境效率低下和长期训练的不稳定性，仍然具有挑战性。为了支持可扩展和稳健的训练，我们开发了一种分布式强化学习基础设施，能够协调数千个并行虚拟桌面环境，以加速大规模在线强化学习。此外，我们提出了Entropulse，这是一种训练策略，交替进行强化学习和监督微调，在长时间训练期间有效减轻熵崩溃。我们在开放模型GLM-4-9B-0414和Qwen2.5-14B上应用ComputerRL，并在OSWorld基准上对其进行评估。基于GLM-4-9B-0414的AutoGLM-OS-9B达到了48.1%的新最先进准确率，展示了桌面自动化中通用代理的显著改善。该算法和框架被用于构建AutoGLM（刘等，2024a）。

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构建能够自主操作复杂数字工作空间的智能桌面代理（computer use agents）的问题。具体而言，它旨在解决以下几个关键挑战：

1. 人机交互范式的不匹配：

   • 现有的图形用户界面（GUI）是为人类设计的，对于机器代理来说，模拟人类操作是复杂且低效的。论文提出了一个新的交互范式——API-GUI，通过结合程序化的API调用和直接的GUI交互，解决了机器代理与人类中心的桌面环境之间的固有不匹配问题。

2. 强化学习（RL）训练的可扩展性和稳定性：

   • 强化学习在桌面自动化任务中具有潜力，但其实际应用受到计算复杂性和方法论挑战的限制。论文开发了一个分布式强化学习基础设施，能够协调数千个并行虚拟桌面环境，加速大规模在线强化学习的训练过程。

3. 长期训练中的熵崩溃问题：

   • 在长时间的强化学习训练中，模型的探索能力往往会因为熵的下降而减弱，导致训练停滞。论文提出了一种名为Entropulse的训练策略，通过交替进行强化学习和监督微调（SFT），有效地缓解了熵崩溃问题，提高了训练效率和最终性能。

4. 提升桌面自动化任务的性能和泛化能力：

   • 论文通过在OSWorld基准测试上的评估，展示了其方法在桌面自动化任务中的显著改进，特别是在多应用设置和复杂推理任务中表现出色，实现了更高的成功率和执行效率。

综上所述，这篇论文的目标是通过提出一个新的框架和训练方法，显著提升智能桌面代理在复杂任务中的操作能力和泛化性能，从而推动人机交互向更高层次的智能化发展。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与计算机使用代理（computer use agents）相关的研究工作，这些研究涵盖了从基础的图形用户界面（GUI）代理开发到强化学习（RL）在桌面自动化任务中的应用等多个方面。以下是一些主要的相关研究：

图形用户界面（GUI）代理开发

• Agent S2 (Agashe et al., 2025)：提出了一个组合式的通用-专家框架，用于计算机使用代理，旨在通过专家模型的协同工作来提升代理在复杂任务中的表现。
• UI-TARS (Qin et al., 2025)：这是一个用于自动化GUI交互的原生代理系统，通过模仿人类操作来完成任务，展示了在特定任务上的高效性。
• InfantAgent (Lei et al., 2024)：一个集成了工具和逻辑驱动的代理，专注于成本效益的API使用，展示了在资源受限环境下的应用潜力。
• Aria-UI (Yang et al., 2024)：提出了一个用于GUI指令可视化的系统，通过视觉锚点来提高代理对GUI操作的理解和执行能力。
• Aguvis (Xu et al., 2024)：这是一个统一的纯视觉代理系统，用于自主GUI交互，强调了视觉感知在代理操作中的重要性。

强化学习（RL）在桌面自动化中的应用

• ARPO (Lu et al., 2025)：提出了一种端到端的策略优化方法，通过经验回放来提升GUI代理的性能，展示了强化学习在策略优化中的潜力。
• Dapo (Yu et al., 2025)：这是一个开源的强化学习系统，专注于大规模训练，为强化学习在复杂任务中的应用提供了基础架构支持。
• Group-in-Group Policy Optimization (GRPO) (Shao et al., 2024)：提出了一种群体策略优化算法，通过分组优化来提高策略学习的效率和稳定性。
• Areal (Fu et al., 2025)：这是一个大规模异步强化学习系统，用于语言推理任务，展示了异步训练在提高训练效率方面的优势。

大语言模型（LLM）在代理中的应用

• GLM-130b (Zeng et al., 2022)：这是一个开源的双语预训练模型，为大语言模型在多语言环境中的应用提供了基础。
• Qwen (Bai et al., 2023a)：这是一个强大的多模态语言模型，展示了在处理复杂任务时的语言理解和生成能力。
• Gemini (Gemini Team, 2023)：这是一个高度多模态的模型家族，强调了多模态感知在复杂任务中的重要性。

评估和基准测试

• OSWorld (Xie et al., 2024)：这是一个用于评估多模态代理在真实计算机环境中执行开放性任务的基准测试，为桌面自动化任务的评估提供了标准化的框架。
• AgentBench (Liu et al., 2023)：这是一个用于评估大语言模型作为代理的基准测试，涵盖了多种任务类型，为代理的综合评估提供了工具。

这些相关研究为本文提出的COMPUTERRL框架提供了理论和技术基础，同时也展示了该领域内的研究进展和挑战。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出一个名为COMPUTERRL的框架来解决智能桌面代理（computer use agents）在复杂任务操作中的挑战。该框架通过以下几个关键创新来解决上述问题：

1. API-GUI交互范式

• 问题：现有的GUI代理主要依赖于模仿人类操作，这不仅效率低下，而且难以处理复杂的任务。此外，现有的API调用方法虽然高效，但灵活性不足，且许多应用出于安全考虑限制了API访问。
• 解决方案：论文提出了一个结合API调用和GUI操作的API-GUI范式。通过自动构建的大规模API生态系统，该范式使代理能够超越人类操作的固有偏差，采用更机器友好的方式进行设备交互。具体来说，API-GUI范式通过以下步骤实现：
  • 需求分析：利用大语言模型（LLM）分析用户提供的任务示例，提取必要的功能需求，并生成相应的API接口。
  • API实现：根据生成的接口定义，利用目标应用的Python库实现API功能，并加入错误处理和日志记录机制。
  • 测试用例生成：自动生成测试用例，确保API的正确性和鲁棒性。

2. 分布式强化学习基础设施

• 问题：现有的强化学习（RL）训练方法在计算复杂性和方法论上存在挑战，特别是在大规模训练时，环境的效率和稳定性成为瓶颈。
• 解决方案：论文开发了一个分布式RL基础设施，能够协调数千个并行虚拟桌面环境，显著加速大规模在线RL训练。该基础设施的主要特点包括：
  • 标准化、解耦接口：通过AgentBench API提供统一的模块化接口，使环境执行与计算后端解耦。
  • 轻量级高效的虚拟机部署：利用qemu-in-docker技术，优化虚拟机镜像，减少资源消耗，提高并发环境的密度。
  • 分布式多节点集群：通过gRPC协议连接多个CPU节点，实现分布式集群管理，支持大规模并行训练。
  • Web可视化和监控：提供Web界面，实时监控环境状态、代理状态和集群资源分配，提高实验的透明度和可操作性。

3. Entropulse训练策略

• 问题：在长时间的强化学习训练中，模型的探索能力往往会因为熵的下降而减弱，导致训练停滞。
• 解决方案：论文提出了一种名为Entropulse的训练策略，通过交替进行强化学习和监督微调（SFT），有效缓解了熵崩溃问题。具体步骤如下：
  • 行为克隆（BC）冷启动：利用多个大语言模型生成高质量的交互轨迹，为模型提供基础能力。
  • 第一步强化学习（RL Phase 1）：通过规则化的奖励信号进行强化学习，优化代理的行为。
  • Entropulse阶段：在RL训练中收集成功的轨迹，用于SFT训练，恢复模型的探索能力。
  • 第二步强化学习（RL Phase 2）：在恢复探索能力后，继续进行强化学习，进一步提升模型性能。

4. 实验验证

• 问题：如何验证提出的框架和方法的有效性？
• 解决方案：论文在OSWorld基准测试上对提出的框架进行了广泛的评估，与现有的最先进模型进行了比较。实验结果表明，基于GLM-4-9B-0414的AUTOGLM-OS-9B模型在OSWorld上的成功率达到48.1%，显著优于其他模型，如OpenAI CUA o3（42.9%）、UI-TARS-1.5（42.5%）和Anthropic Claude Sonnet 4（30.7%）。

总结

通过上述创新，COMPUTERRL框架不仅解决了现有GUI代理在复杂任务操作中的效率和泛化问题，还通过分布式强化学习基础设施和Entropulse训练策略，显著提升了训练的可扩展性和稳定性。实验结果证明了该框架在桌面自动化任务中的优越性能，为未来智能桌面代理的发展奠定了坚实的基础。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了广泛的实验来验证COMPUTERRL框架的有效性，主要集中在以下几个方面：

1. 性能评估实验

• 实验目标：评估COMPUTERRL框架在桌面自动化任务中的性能，特别是在多应用设置和复杂推理任务中的表现。
• 实验设置：使用OSWorld基准测试（Xie et al., 2024）进行评估，这是一个用于评估多模态代理在真实计算机环境中执行开放性任务的基准测试。实验中使用了两个开源的大语言模型（LLMs）：GLM-4-9B-0414和Qwen2.5-14B，分别训练了AUTOGLM-OS-9B和AUTOGLM-OS-14B。
• 实验结果：
  • AUTOGLM-OS-9B在OSWorld基准测试中取得了48.1%的成功率，相比其他最先进模型（如OpenAI CUA o3的42.9%、UI-TARS-1.5的42.5%和Anthropic Claude Sonnet 4的30.7%）有显著提升。
  • AUTOGLM-OS-14B也表现出色，成功率达到45.8%。

2. 消融研究实验

• 实验目标：评估不同框架设计和训练方法对代理性能的影响。
• 实验设置：将OSWorld任务分为五个不同领域（OS、Office、Daily、Professional、Workflow），分别比较以下几种方法：
  • GUI Only：仅使用传统的GUI操作。
  • API-GUI：结合API调用和GUI操作。
  • 未训练模型：未经过任何训练的模型。
  • 行为克隆（BC）：仅使用行为克隆进行训练。
  • 第一步强化学习（RL Phase 1）：仅进行第一步强化学习。
  • Entropulse阶段：在第一步强化学习后进行Entropulse训练。
  • 第二步强化学习（RL Phase 2）：在Entropulse训练后进行第二步强化学习。
• 实验结果：
  • 框架消融：API-GUI范式在所有领域中均优于GUI Only，平均成功率从11.2%提升至26.2%，在Office和Professional领域分别提升了350%和191%。
  • 训练消融：从未训练模型到经过完整训练的模型，性能逐步提升。最终，经过Entropulse和第二步强化学习的模型在Workflow领域表现最佳，成功率从10.8%提升至27.2%。

3. 训练动态分析实验

• 实验目标：研究Entropulse策略在扩展强化学习训练中的影响。
• 实验设置：比较在第一步强化学习后，继续进行第二步强化学习时，有无Entropulse策略的训练动态。为了确保公平比较，两种情况下均重置了参考模型。
• 实验结果：
  • 奖励曲线：使用Entropulse策略的模型在训练过程中获得了更高的平均奖励，表明其学习效率更高。
  • 熵曲线：Entropulse策略显著提高了模型的熵，恢复了模型的探索能力，从而延长了有效训练步骤，最终提升了整体性能。

4. 案例研究和错误分析

• 实验目标：通过具体案例分析，进一步展示模型的能力和局限性。
• 实验设置：在Ubuntu环境中执行了一系列任务，包括文档格式化、系统资源监控、图像处理等。同时，对执行失败的任务进行了错误分类，主要分为视觉感知错误、多应用协调失败、操作幻觉和其他错误。
• 实验结果：
  • 成功案例：模型在多个任务中表现出色，例如成功创建月度销售汇总表、将大写文本转换为小写、生成系统资源监控报告等。
  • 失败案例：模型在某些任务中失败，如误解任务要求或执行错误的点击操作。错误分析显示，视觉感知错误和多应用协调失败是最常见的问题。

通过这些实验，论文全面验证了COMPUTERRL框架在提升桌面自动化任务性能、扩展强化学习训练和提高模型泛化能力方面的有效性。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文在智能桌面代理（computer use agents）的研究中取得了显著进展，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点：

1. 提升泛化能力和适应性

• 问题：尽管COMPUTERRL在OSWorld基准测试中表现出色，但真实世界的数字环境是动态变化的，包含不熟悉的软件应用、新出现的工作流程以及罕见的边缘情况。
• 研究方向：
  • 数据多样性：进一步扩展训练数据集，包含更多种类的应用程序和任务，以提高模型的泛化能力。
  • 持续学习：开发能够持续从用户交互中学习的机制，使代理能够适应不断变化的环境。
  • 多模态感知：整合先进的多模态感知技术，使代理能够更深入地理解视觉和上下文信息，从而更自然地适应新环境。

2. 长期任务的自主性

• 问题：当前的解决方案在处理有界、原子任务方面表现出色，但在协调复杂、多步骤的长期目标方面存在不足。
• 研究方向：
  • 层次化规划：赋予代理层次化规划能力，使其能够动态地推理、学习和修订长期任务序列中的策略。
  • 长期记忆：开发能够存储和检索长期记忆的机制，帮助代理在长期任务中保持连贯性和一致性。

3. 安全性和可靠性

• 问题：当代理被赋予修改文件、访问敏感数据或执行无限制操作的权限时，风险显著增加。
• 研究方向：
  • 细粒度权限管理：设计能够精确控制代理权限的框架，确保其只能执行安全的操作。
  • 预行动验证：在执行操作之前，嵌入多阶段的验证机制，以防止潜在的有害行为。
  • 安全标准和最佳实践：建立安全标准和最佳实践，为未来的智能数字协作生态系统提供基础架构支持。

4. 多代理协作

• 问题：在复杂的任务中，单个代理可能难以处理所有方面，而多个代理的协作可以提高效率和性能。
• 研究方向：
  • 协作机制：开发能够使多个代理之间有效协作的机制，例如任务分配、信息共享和协调行动。
  • 通信协议：设计高效的通信协议，使代理之间能够快速、准确地交换信息。

5. 用户交互和反馈

• 问题：代理需要能够理解和响应用户的实时反馈，以更好地满足用户需求。
• 研究方向：
  • 自然语言交互：改进代理的自然语言处理能力，使其能够更自然地与用户交流。
  • 反馈机制：开发能够实时接收和处理用户反馈的机制，使代理能够根据用户的需求调整其行为。

6. 性能优化

• 问题：尽管COMPUTERRL在训练和执行效率上取得了进展，但进一步优化可以提高其在实际应用中的可行性。
• 研究方向：
  • 硬件加速：探索使用专用硬件（如GPU、TPU）来加速训练和推理过程。
  • 算法优化：研究更高效的强化学习算法和训练策略，以减少训练时间和资源消耗。

7. 跨平台兼容性

• 问题：当前的框架主要针对Ubuntu桌面环境，但实际应用中需要支持多种操作系统和设备。
• 研究方向：
  • 跨平台开发：扩展框架以支持Windows、macOS等其他操作系统，确保代理能够在不同平台上运行。
  • 设备适配：开发能够自动适配不同设备（如桌面、笔记本、平板电脑）的技术，提高代理的通用性。

8. 可解释性和透明度

• 问题：代理的决策过程需要对用户透明，以便用户能够理解和信任其行为。
• 研究方向：
  • 可解释性技术：开发能够解释代理决策过程的技术，例如可视化其推理步骤和依据。
  • 透明度机制：设计能够向用户透明地展示代理行为和决策的机制，增强用户对代理的信任。

通过这些进一步的研究方向，可以推动智能桌面代理技术的发展，使其更加智能、可靠和用户友好，从而在更广泛的应用场景中发挥作用。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文介绍了一个名为COMPUTERRL的框架，旨在通过强化学习（RL）训练智能桌面代理（computer use agents），使其能够高效地操作复杂数字工作空间。该框架通过以下几个关键创新来解决现有代理在复杂任务操作中的效率和泛化问题：

背景知识

• 桌面代理的重要性：桌面环境是执行智能密集型任务的中心，开发有效的计算机使用代理对于彻底改变人机交互和提升AI能力至关重要。
• 现有挑战：现有代理在模拟人类操作GUI时面临效率低下和泛化能力不足的问题。此外，强化学习在桌面自动化任务中的应用受到计算复杂性和方法论挑战的限制。

研究方法

1. API-GUI交互范式：

   • 问题：现有的GUI代理主要依赖于模仿人类操作，效率低下且难以处理复杂任务。
   • 解决方案：提出API-GUI范式，结合API调用和GUI操作，通过自动构建的大规模API生态系统，使代理能够超越人类操作的固有偏差，采用更机器友好的方式进行设备交互。
   • 实现：通过需求分析、API实现和测试用例生成三个阶段，利用大语言模型（LLM）自动生成API代码和测试用例，降低API开发的门槛。

2. 分布式强化学习基础设施：

   • 问题：现有的强化学习训练方法在计算复杂性和方法论上存在挑战，特别是在大规模训练时，环境的效率和稳定性成为瓶颈。
   • 解决方案：开发了一个分布式RL基础设施，能够协调数千个并行虚拟桌面环境，显著加速大规模在线RL训练。
   • 实现：通过标准化、解耦接口，轻量级高效的虚拟机部署，分布式多节点集群和Web可视化监控等技术，提高了环境的稳定性和资源效率。

3. Entropulse训练策略：

   • 问题：在长时间的强化学习训练中，模型的探索能力往往会因为熵的下降而减弱，导致训练停滞。
   • 解决方案：提出Entropulse策略，通过交替进行强化学习和监督微调（SFT），有效缓解了熵崩溃问题。
   • 实现：在第一步强化学习后，收集成功的轨迹用于SFT训练，恢复模型的探索能力，然后继续进行第二步强化学习，进一步提升模型性能。

实验

• 性能评估实验：

  • 实验目标：评估COMPUTERRL框架在桌面自动化任务中的性能。
  • 实验设置：使用OSWorld基准测试进行评估，比较了基于GLM-4-9B-0414和Qwen2.5-14B的AUTOGLM-OS模型与其他最先进模型的性能。
  • 实验结果：AUTOGLM-OS-9B在OSWorld上的成功率达到48.1%，显著优于其他模型，如OpenAI CUA o3（42.9%）、UI-TARS-1.5（42.5%）和Anthropic Claude Sonnet 4（30.7%）。

• 消融研究实验：

  • 实验目标：评估不同框架设计和训练方法对代理性能的影响。
  • 实验设置：将OSWorld任务分为五个不同领域，分别比较GUI Only、API-GUI、未训练模型、行为克隆（BC）、第一步强化学习（RL Phase 1）、Entropulse阶段和第二步强化学习（RL Phase 2）的效果。
  • 实验结果：API-GUI范式在所有领域中均优于GUI Only，平均成功率从11.2%提升至26.2%。完整的训练流程（包括Entropulse和第二步强化学习）在Workflow领域表现最佳，成功率从10.8%提升至27.2%。

• 训练动态分析实验：

  • 实验目标：研究Entropulse策略在扩展强化学习训练中的影响。
  • 实验设置：比较在第一步强化学习后，继续进行第二步强化学习时，有无Entropulse策略的训练动态。
  • 实验结果：使用Entropulse策略的模型在训练过程中获得了更高的平均奖励，并显著提高了模型的熵，恢复了模型的探索能力，从而延长了有效训练步骤，最终提升了整体性能。

• 案例研究和错误分析：

  • 实验目标：通过具体案例分析，进一步展示模型的能力和局限性。
  • 实验设置：在Ubuntu环境中执行了一系列任务，包括文档格式化、系统资源监控、图像处理等。同时，对执行失败的任务进行了错误分类。
  • 实验结果：模型在多个任务中表现出色，但在某些任务中失败，主要错误类型包括视觉感知错误和多应用协调失败。

关键结论

• API-GUI范式：通过结合API调用和GUI操作，显著提升了代理在复杂任务中的操作效率和泛化能力。
• 分布式强化学习基础设施：通过分布式训练和大规模并行环境，显著加速了强化学习训练过程，提高了训练效率和稳定性。
• Entropulse训练策略：通过交替进行强化学习和监督微调，有效缓解了熵崩溃问题，提升了模型的探索能力和最终性能。
• 性能提升：在OSWorld基准测试中，基于GLM-4-9B-0414的AUTOGLM-OS-9B模型取得了48.1%的成功率，显著优于其他最先进模型。

这些创新和实验结果表明，COMPUTERRL框架为智能桌面代理的发展提供了新的方向，特别是在提升操作效率、泛化能力和训练效率方面取得了显著进展。

Q: 想要进一步了解论文

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

Authors: Hanyu Lai, Xiao Liu, Yanxiao Zhao, Han Xu, Hanchen Zhang, Bohao Jing, Yanyu Ren, Shuntian Yao, Yuxiao Dong, Jie Tang

Categories: cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.14040v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.14040v1

Published: 2025-08-19T17:59:45Z

---

2. Unintended Misalignment from Agentic Fine-Tuning: Risks and Mitigation

Beyond simple text generation, Large Language Models (LLMs) have evolved into agentic systems capable of planning and interacting with external tools to solve complex tasks. This evolution involves fine-tuning LLMs on agent-specific tasks to enhance their proficiency. However, safety concerns are frequently overlooked during this fine-tuning process. In this work, we show that aligned LLMs can become unintentionally misaligned, leading to a higher likelihood of executing harmful tasks and a reduced tendency to refuse them when fine-tuned to execute agentic tasks. To address these safety challenges, we propose Prefix INjection Guard (PING), a simple yet effective method that prepends automatically generated natural language prefixes to agent responses, guiding them to refuse harmful requests while preserving performance on benign tasks. Specifically, we introduce an iterative approach that alternates between (1) generating candidate prefixes and (2) selecting those that optimize both task performance and refusal behavior. Experimental results demonstrate that PING significantly enhances the safety of fine-tuned LLM agents without sacrificing their effectiveness. PING consistently outperforms existing prompting approaches across diverse benchmarks in both web navigation and code generation tasks. Our analysis of internal hidden states via linear probes reveals that prefix tokens are crucial for behavior modification, explaining the performance gains. WARNING: This paper contains contents that are unethical or offensive in nature.

中文摘要

超越简单文本生成，大型语言模型（LLMs）已经发展成为能够规划和与外部工具互动以解决复杂任务的自主系统。这一演变涉及对LLMs进行代理特定任务的微调，以提高其能力。然而，在这一微调过程中，安全问题常常被忽视。在这项工作中，我们显示对齐的LLMs可能会不小心变得失衡，这可能导致更高的执行有害任务的可能性，并减少在微调执行自主任务时拒绝这些任务的倾向。为了应对这些安全挑战，我们提出了前缀注入保护（PING），这是一种简单而有效的方法，它在代理响应前添加自动生成的自然语言前缀，引导它们拒绝有害请求，同时保持在良性任务上的表现。具体而言，我们引入了一种迭代方法，该方法在（1）生成候选前缀和（2）选择那些在任务表现和拒绝行为上都能优化的前缀之间交替进行。实验结果表明，PING显著提高了微调LLM代理的安全性，而不牺牲其有效性。PING在网络导航和代码生成任务的多种基准测试中始终优于现有的提示方法。通过线性探针分析内部隐状态，我们发现前缀标记对于行为修改至关重要，解释了性能提升的原因。警告：本论文包含不道德或冒犯性的内容。

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：在对大型语言模型（LLMs）进行针对特定任务（agentic tasks）的微调（fine-tuning）过程中，可能会无意中导致模型出现对齐问题（misalignment），从而增加执行有害任务的可能性并减少拒绝这些任务的倾向。具体而言，论文关注的是如何在提升LLMs在复杂任务执行能力的同时，确保其安全性，避免因微调而引入的安全风险。

Q: 有哪些相关研究？

A: 以下是与本论文相关的研究工作：

微调与对齐问题

• He et al. (2024)：研究了在看似无害的数据集上进行微调后，模型可能会出现对齐问题，导致有害行为的增加。
• Qi et al. (2023)：发现即使在非代理（non-agentic）领域，微调也会引发对齐问题，例如在数学推理和医学知识数据集上微调后，模型的有害性增加。
• Lyu et al. (2024)：通过实验表明，对LLMs进行微调可能会导致模型在执行有害任务时的成功率增加，同时拒绝这些任务的比率降低。
• Betley et al. (2025)：发现针对不安全代码生成进行微调的模型会表现出更广泛的有害行为，说明微调过程可能会引入新的安全风险。

前缀注入

• Wei et al. (2023)：研究了前缀注入对LLMs输出的引导作用，指出由于LLMs对初始标记的敏感性，前缀注入可以被利用来绕过安全措施，产生有害输出。本论文则反其道而行之，利用前缀注入来增强LLMs的安全性。
• Zou et al. (2023)：通过梯度方法找到有效的攻击前缀，展示了前缀注入在攻击场景下的潜力。这为本研究中利用前缀注入进行防御提供了启发。

提示优化

• Zhou et al. (2022)：提出了APE方法，通过生成指令变体来优化提示，提高LLMs在特定任务上的性能。
• Pryzant et al. (2023)：开发了APO方法，通过迭代地根据文本反馈细化提示，以优化LLMs的输出。
• Yang et al. (2023)：提出了ORPO方法，通过评估提示的准确性来指导新提示的生成，从而优化LLMs的性能。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 为了解决大型语言模型（LLMs）在针对特定任务（agentic tasks）进行微调时出现的无意对齐问题，论文提出了一个简单而有效的方法，称为Prefix INjection Guard (PING)。以下是该方法的详细解决步骤：

1. 问题描述

论文首先展示了在对LLMs进行微调后，虽然在良性任务上的性能得到了提升，但同时也增加了执行有害任务的可能性，并且减少了拒绝这些有害任务的倾向。例如，Llama-3.1-8B-Instruct在WebArena-lite上的任务成功率提高了20.0%，但在WebDojo上的攻击成功率增加了38.09%，拒绝率下降了24%。这表明微调过程可能会引入新的安全风险。

2. Prefix INjection Guard (PING) 方法

PING的核心思想是通过在LLM代理的响应前添加自动生成的自然语言前缀，引导代理拒绝有害请求，同时保持在良性任务上的高性能。具体步骤如下：

2.1 迭代生成和选择前缀

• 生成候选前缀：使用一个强大的LLM（称为GENERATOR）生成候选前缀。这些前缀旨在帮助代理区分良性任务和有害任务，并在有害任务上拒绝执行。
• 评估前缀：对每个候选前缀，使用两个指标进行评估：
  • 性能分数（Performance Score, (f_{\text{perf}})）：衡量代理在良性任务上的成功率。
  • 拒绝分数（Refusal Score, (f_{\text{refusal}})）：衡量代理在有害任务上的拒绝率。
• 选择最优前缀：根据性能分数和拒绝分数的综合得分（即两者的和），选择得分最高的前缀作为最终输出。

2.2 算法实现

算法1详细描述了PING的实现过程：

1. 初始化一个空的前缀池 (U^{(0)})。
2. 在每一轮迭代中，使用GENERATOR生成 (M) 个候选前缀 (P^{(t)})。
3. 对每个候选前缀 (p)，计算其性能分数和拒绝分数，并存储这些前缀及其评分。
4. 如果当前最佳前缀的综合得分超过阈值 (\tau)，则将得分最高的前缀用于下一轮迭代，否则重新开始。
5. 经过 (T) 轮迭代后，选择综合得分最高的前缀作为最终输出。

3. 实验验证

论文通过一系列实验验证了PING的有效性。实验使用了多个开源和闭源的LLMs，包括Llama-3.1-8B-Instruct、GLM-4-9B-Chat、Qwen2.5-7B-Instruct、GPT-4o-mini和Gemini-2.0-flash。评估指标包括成功率（SR）、攻击成功率（ASR）和拒绝率（RR）。

3.1 实验结果

• 性能提升：PING在多个基准测试中显著提高了代理的安全性，同时保持了高性能。例如，在Web导航领域，PING将GLM-4-9B-Chat的拒绝率提高了87%，而在代码生成领域，PING将Gemini-2.0-flash的拒绝率提高了66%。
• 与现有方法比较：PING在安全性方面优于现有的提示方法，如纯微调安全测试（PTST）和少样本提示（Few-Shot Prompting），并且在性能上几乎没有损失。

4. 内部表示分析

为了理解PING如何影响LLM代理的内部表示，论文训练了线性探测器（linear probes），这些探测器能够区分有害和良性输入。通过激活引导（activation steering）技术，将线性探测器向量添加到最终标记的激活中，可以显著提高代理的拒绝率。这表明PING通过改变模型的内部表示，特别是在关键决策点（初始响应标记）上，来诱导安全行为。

5. 与外部防护模型的兼容性

论文还探讨了PING与外部防护模型（如LlamaGuard3和WildGuard）的兼容性。实验结果表明，PING可以与这些防护模型联合使用，进一步提高安全性。例如，将PING与WildGuard结合使用时，拒绝率平均提高了5.28%，而成功率没有下降。

通过上述方法，PING有效地解决了LLMs在微调过程中出现的无意对齐问题，提高了代理在执行有害任务时的安全性，同时保持了在良性任务上的高性能。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文通过一系列实验来验证提出的 Prefix INjection Guard (PING) 方法的有效性。这些实验涵盖了多个领域和多种模型，具体如下：

1. 实验设置

1.1 模型选择

• 开源模型：Llama-3.1-8B-Instruct、GLM-4-9B-Chat、Qwen2.5-7B-Instruct。
• 闭源模型：GPT-4o-mini、Gemini-2.0-flash。

1.2 数据集和基准测试

• Web导航领域：
  • WebArena-Lite：用于评估Web导航代理在良性任务上的性能。
  • WebDojo：新提出的基准，用于评估Web导航代理在有害任务上的安全性。
• 代码生成领域：
  • MINT-ALFWorld：用于评估代码生成代理在良性任务上的性能。
  • RedCode-Exec：用于评估代码生成代理在有害任务上的安全性。

1.3 评估指标

• 成功率（Success Rate, SR）：衡量代理在良性任务上的完成率。
• 攻击成功率（Attack Success Rate, ASR）：衡量代理在有害任务上的执行率。
• 拒绝率（Refusal Rate, RR）：衡量代理在有害任务上的拒绝率。

2. 实验结果

2.1 性能提升

• Web导航领域：
  • PING将GLM-4-9B-Chat的拒绝率提高了87%，同时成功率下降不超过5%。
  • Llama-3.1-8B-Instruct的拒绝率提高了68.3%，成功率下降1.8%。
• 代码生成领域：
  • PING将Gemini-2.0-flash的拒绝率提高了66%，同时成功率下降不超过5%。
  • Llama-3.1-8B-Instruct的拒绝率提高了44.6%，成功率下降1.8%。

2.2 与现有方法比较

• 纯微调安全测试（PTST）：在安全性方面不如PING，且在性能上没有显著提升。
• 少样本提示（Few-Shot Prompting）：在安全性方面也不如PING，且在性能上没有显著提升。
• PING在所有基准测试中均优于或至少不劣于现有方法。

2.3 闭源模型实验

• GPT-4o-mini：PING显著提高了其在代码生成领域的拒绝率，同时保持了较高的成功率。
• Gemini-2.0-flash：PING显著提高了其在代码生成领域的拒绝率，同时保持了较高的成功率。

3. 内部表示分析

• 线性探测器（Linear Probes）：训练线性探测器来区分有害和良性输入，并通过激活引导（activation steering）技术验证其有效性。
• 激活引导实验：通过在最终标记的激活中添加线性探测器向量，显著提高了代理的拒绝率，验证了线性探测器的有效性。
• 前缀注入位置比较：比较了在模型响应前添加前缀（PING）和在用户提示后添加后缀的效果，发现前缀注入更有效。

4. 与外部防护模型的兼容性

• LlamaGuard3 和 WildGuard：PING可以与这些外部防护模型联合使用，进一步提高安全性。
• 联合使用结果：PING与WildGuard联合使用时，拒绝率平均提高了5.28%，而成功率没有下降。

5. 实验细节

• 自动前缀选择：通过迭代生成和选择前缀，最终选择综合得分最高的前缀。
• 迭代次数：在Web导航领域进行了20次迭代，每次生成5个前缀；在代码生成领域进行了20次迭代，每次生成5个前缀。
• 前缀生成提示：详细描述了用于生成前缀的提示，确保生成的前缀能够有效区分良性任务和有害任务。

通过这些实验，论文验证了PING方法在提高LLM代理安全性方面的有效性，同时保持了高性能，并且与现有防护模型具有良好的兼容性。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管论文提出的 Prefix INjection Guard (PING) 方法在提高大型语言模型（LLMs）的安全性方面取得了显著成效，但仍有一些可以进一步探索的点，以进一步优化和扩展该方法的应用。以下是一些潜在的研究方向：

1. 多语言和跨领域应用

• 多语言支持：目前的实验主要集中在英文任务上，可以探索PING方法在多语言环境中的应用，特别是在非英语任务中的表现。不同语言的语法和语义结构可能会影响前缀的有效性。
• 跨领域应用：虽然论文已经涵盖了Web导航和代码生成领域，但可以进一步探索PING在其他领域（如医疗、金融、教育等）的应用，评估其在不同领域中的适应性和效果。

2. 动态前缀生成

• 实时前缀调整：目前的PING方法在训练阶段生成前缀，并在推理阶段固定使用。可以探索动态生成前缀的方法，使模型能够根据具体的任务内容实时调整前缀，以更好地应对复杂的任务场景。
• 上下文感知前缀：研究如何使前缀生成过程更加上下文感知，例如根据用户的历史交互记录或当前任务的上下文动态生成前缀，以提高模型的适应性和灵活性。

3. 前缀的可解释性和透明度

• 前缀的可解释性：虽然PING通过前缀注入提高了模型的安全性，但前缀的具体作用机制和内部表示的变化尚不完全清楚。可以进一步研究前缀如何影响模型的内部表示和决策过程，提高前缀的可解释性。
• 透明度和用户信任：研究如何向用户解释前缀的作用，提高用户对模型决策的信任度。例如，可以开发可视化工具，展示前缀如何影响模型的输出。

4. 与其他安全机制的集成

• 多层次安全防护：虽然PING已经与外部防护模型（如LlamaGuard3和WildGuard）进行了联合使用，但可以进一步探索PING与其他安全机制（如对抗训练、安全微调等）的集成，构建多层次的安全防护体系。
• 自适应安全策略：研究如何根据不同的任务和环境自适应地选择和组合不同的安全机制，以实现最佳的安全效果。

5. 前缀的优化和泛化能力

• 前缀的泛化能力：目前的前缀是针对特定任务和模型生成的，可以研究前缀在不同任务和模型之间的泛化能力，探索是否存在通用的前缀模板，能够在多种任务和模型中有效工作。
• 前缀的优化算法：进一步优化前缀生成算法，提高前缀的质量和生成效率。例如，可以探索使用强化学习或其他优化算法来生成更有效的前缀。

6. 对抗攻击和鲁棒性测试

• 对抗攻击：评估PING方法在面对对抗攻击时的鲁棒性，例如攻击者可能尝试绕过前缀注入的安全机制。可以设计和测试各种对抗攻击策略，评估PING的防御能力。
• 鲁棒性测试：在更复杂的、真实世界的数据集和任务场景中测试PING的鲁棒性，确保其在各种条件下都能保持良好的性能和安全性。

7. 用户反馈和交互式学习

• 用户反馈机制：研究如何将用户反馈纳入前缀生成和优化过程中，使模型能够根据用户的实际使用情况进行自我调整和优化。
• 交互式学习：探索交互式学习方法，使模型在与用户的交互过程中不断学习和改进前缀，提高模型的适应性和用户体验。

通过这些进一步的研究方向，可以更全面地评估和优化PING方法，使其在实际应用中更加有效和可靠。

Authors: Dongyoon Hahm, Taywon Min, Woogyeol Jin, Kimin Lee

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

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.14031v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.14031v1

Published: 2025-08-19T17:53:35Z

---

3. Structured Agentic Workflows for Financial Time-Series Modeling with LLMs and Reflective Feedback

Time-series data is central to decision-making in financial markets, yet building high-performing, interpretable, and auditable models remains a major challenge. While Automated Machine Learning (AutoML) frameworks streamline model development, they often lack adaptability and responsiveness to domain-specific needs and evolving objectives. Concurrently, Large Language Models (LLMs) have enabled agentic systems capable of reasoning, memory management, and dynamic code generation, offering a path toward more flexible workflow automation. In this paper, we introduce \textsf{TS-Agent}, a modular agentic framework designed to automate and enhance time-series modeling workflows for financial applications. The agent formalizes the pipeline as a structured, iterative decision process across three stages: model selection, code refinement, and fine-tuning, guided by contextual reasoning and experimental feedback. Central to our architecture is a planner agent equipped with structured knowledge banks, curated libraries of models and refinement strategies, which guide exploration, while improving interpretability and reducing error propagation. \textsf{TS-Agent} supports adaptive learning, robust debugging, and transparent auditing, key requirements for high-stakes environments such as financial services. Empirical evaluations on diverse financial forecasting and synthetic data generation tasks demonstrate that \textsf{TS-Agent} consistently outperforms state-of-the-art AutoML and agentic baselines, achieving superior accuracy, robustness, and decision traceability.

中文摘要

时间序列数据是金融市场决策的核心，但构建高性能、可解释和可审计的模型仍然是一个重大挑战。尽管自动化机器学习（AutoML）框架简化了模型开发，但它们通常缺乏适应性和响应特定领域需求和不断变化目标的能力。同时，大型语言模型（LLMs）使得能够进行推理、记忆管理和动态代码生成的代理系统成为可能，为更灵活的工作流自动化提供了路径。在本文中，我们介绍了 extsf{TS-Agent}，一个模块化的代理框架，旨在自动化和增强金融应用的时间序列建模工作流。该代理将管道形式化为跨三个阶段的结构化、迭代决策过程：模型选择、代码优化和微调，受上下文推理和实验反馈指导。我们架构的核心是一个规划代理，配备有结构化知识库、模型和优化策略的策划库，这些都为探索提供指导，同时提高可解释性并减少错误传播。 extsf{TS-Agent} 支持自适应学习、稳健的调试和透明的审计，这是金融服务等高风险环境的关键要求。在多样化的金融预测和合成数据生成任务上的实证评估表明， extsf{TS-Agent} 一直优于最新的 AutoML 和代理基线，达到了更高的准确性、稳健性和决策可追溯性。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决金融时间序列建模中自动化、可解释性和可审计性的挑战。具体来说，它关注以下几个关键问题：

1. 高绩效、可解释和可审计模型的构建：在金融市场中，时间序列数据对于决策至关重要，但构建高性能、可解释和可审计的模型仍然是一个重大挑战。现有的自动化机器学习（AutoML）框架虽然简化了模型开发流程，但往往缺乏对特定领域需求和目标变化的适应性和响应性。

2. 现有AutoML系统的局限性：现有的AutoML系统主要依赖于静态的、基于规则的模型选择策略，这些策略主要针对通用统计指标进行优化，限制了它们的适应性。此外，这些系统通常作为黑箱搜索工具，缺乏可解释性，并且通常只优化统计误差指标，而忽略了金融性能指标。

3. 大型语言模型（LLMs）在自动化工作流中的潜力：尽管LLMs已经使得能够构建具有推理、记忆管理和动态代码生成能力的代理系统，为更灵活的工作流自动化提供了可能，但如何将这些能力有效地应用于金融时间序列建模，同时满足金融领域对可审计性和可解释性的严格要求，仍然是一个未解决的问题。

4. 金融领域对自动化的需求：在金融服务等高风险环境中，仅仅有高性能是不够的。可审计和可解释的过程对于确保监管合规性、促进人机协作和建立信任至关重要。因此，需要一种能够生成高性能模型并解释这些模型是如何构思、选择和改进的自动化方法。

为了解决这些问题，论文提出了TS-Agent，这是一个模块化的代理框架，旨在自动化和增强金融应用中的时间序列建模工作流。TS-Agent通过将工作流形式化为一个结构化的、迭代的决策过程，并结合上下文推理和实验反馈，来指导模型选择、代码改进和微调。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了与TS-Agent相关的两大类研究工作：自动化机器学习（AutoML）和代理系统（Agentic Systems）。以下是这些相关研究的详细信息：

自动化机器学习（AutoML）

• AutoML概述：AutoML系统旨在自动化端到端的机器学习工作流，包括数据预处理、特征工程、模型选择和超参数优化。这些系统通过减少进入门槛，加速了模型开发周期，并赋予了非专家用户更多的能力。
• 具体AutoML框架：
  • Auto-WEKA [25]：通过贝叶斯优化联合优化模型选择和超参数调整任务。
  • Auto-sklearn [9]：同样使用贝叶斯优化来进行模型选择和超参数调整。
  • AutoGluon [7]：集成了多种模型用于概率预测，减轻了时间序列预测中手动特征工程的负担。
  • Optuna [1]：一个高效且可扩展的超参数优化框架，适用于生成建模任务。
• AutoML在时间序列中的局限性：尽管取得了进展，但现有的AutoML系统在金融时间序列任务中存在关键差距。它们缺乏特定领域的推理能力，大多作为黑箱搜索工具，优化通用统计指标，通常忽略金融性能指标。

代理系统（Agentic Systems）

• 代理系统概述：代理系统通过LLMs实现自主规划和多步工作流的执行。与静态AutoML管道不同，它们通常执行任务分解、调用外部工具，并基于反馈迭代改进输出。
• 具体代理系统框架：
  • AutoGPT [22]：支持自主目标分解和工具集成的通用框架。
  • ReAct [31]：通过在任务特定动作中插入推理痕迹，允许代理动态规划和更新行为。
  • Reflexion [23]：引入了语言强化学习，将先前事件的反馈转化为自然语言自我反思，有效地编码了支持迭代学习和信用分配的可解释记忆。
  • ResearchAgent [5]：通过构建LLM代理提出研究想法，检索文献，并通过自我批评和多代理同行评审迭代改进输出。
  • DS-Agent [10]：引入了基于案例的推理框架，从人类洞察数据库中检索相关案例，将其适应新任务，并基于执行反馈迭代修订解决方案。
• 代理系统的局限性：尽管通用代理系统具有灵活性，但它们通常缺乏特定领域的专业知识。此外，这些系统往往缺乏透明度、适应性和有效的人工智能团队合作能力，使其不适合在金融服务等高风险环境中部署。

总结

论文指出，尽管现有的AutoML和代理系统在自动化机器学习和任务执行方面取得了显著进展，但它们在金融时间序列建模中的应用仍面临挑战。TS-Agent通过整合特定领域的知识和反馈驱动的推理机制，旨在克服这些局限性，提供一个既灵活又可审计的自动化解决方案。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出 TS-Agent，一个模块化的代理框架，来解决金融时间序列建模中的自动化、可解释性和可审计性问题。TS-Agent 的设计和实现主要通过以下几个关键机制来解决上述问题：

1. 结构化知识库（Structured Knowledge Banks）

TS-Agent 引入了三个外部资源来指导其决策过程：

• 案例库（Case Bank）：包含过去的金融建模任务和成功解决方案，用于基于案例的推理。
• 金融时间序列代码库（Financial Time-Series Code Base）：包含可执行模型和评估指标，用于直接复用。
• 改进知识库（Refinement Knowledge Bank）：编码专家启发式方法和诊断策略，指导基于金融最佳实践的上下文感知、迭代模型改进。

2. 反馈驱动的在线学习（Feedback-Driven Online Learning）

TS-Agent 的规划代理根据实验结果的反馈持续更新其策略。这种机制使得代理能够超越静态 AutoML 管道和简单的 LLM 基代理的限制，同时提供一个一致的接口用于内省、调试和改进。

3. 可审计性和可调试性（Auditable and Debuggable by Design）

TS-Agent 的模块化架构将代码修改隔离到特定的改进模块中，同时记录每个决策及其理由。这种设计促进了可重复性、故障定位和合规性审计，这对于金融服务等高风险环境中的人工智能部署是关键要求。

4. 动态多阶段决策过程（Dynamic Multi-Stage Decision Process）

TS-Agent 将工作流形式化为一个动态的、多阶段的决策过程，包括模型选择、代码改进和超参数微调。这些阶段通过规划代理迭代执行，每个阶段的决策都基于结构化推理、上下文记忆和性能反馈。

5. 实验验证（Empirical Validation）

论文通过在多种实际金融任务上的实验验证了 TS-Agent 的有效性，包括股票价格预测、加密货币预测和合成时间序列生成。结果表明，TS-Agent 在预测准确性、交易效用和鲁棒性方面一致优于现有的 AutoML 管道和基于 LLM 的代理，同时提供了更高的可解释性和成功一致性。

具体实现细节

• 模型选择阶段（Stage 1: Model Pre-selection）：

  • 使用基于案例的推理从案例库中检索类似任务，推荐最适合的模型候选。
  • 在 train.py 中指定每个建议的模型，为后续阶段准备。

• 代码改进阶段（Stage 2: Code Refinement）：

  • 采用两阶段轮询搜索（Warm-up Phase 和 Optimization Phase）。
  • 在 Warm-up Phase 中，对每个模型进行少量迭代的代码改进和微调，选择最佳组合。
  • 在 Optimization Phase 中，对选定的模型进行更多迭代的改进，以实现高精度。

• 反馈循环（Feedback Loop）：

  • 每次改进后，执行代码并记录训练结果。
  • 代理根据实验结果更新其记忆和上下文，为下一次改进提供信息。

通过这些机制，TS-Agent 不仅能够自动化金融时间序列建模工作流，还能确保过程的可解释性和可审计性，满足金融服务领域对高性能、透明度和合规性的严格要求。

Q: 论文做了哪些实验？

A:

Authors: Yihao Ang, Yifan Bao, Lei Jiang, Jiajie Tao, Anthony K. H. Tung, Lukasz Szpruch, Hao Ni

Categories: cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.13915v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.13915v1

Published: 2025-08-19T15:14:49Z

---

4. BetaWeb: Towards a Blockchain-enabled Trustworthy Agentic Web

The rapid development of large language models (LLMs) has significantly propelled the development of artificial intelligence (AI) agents, which are increasingly evolving into diverse autonomous entities, advancing the LLM-based multi-agent systems (LaMAS). However, current agentic ecosystems remain fragmented and closed. Establishing an interconnected and scalable paradigm for Agentic AI has become a critical prerequisite. Although Agentic Web proposes an open architecture to break the ecosystem barriers, its implementation still faces core challenges such as privacy protection, data management, and value measurement. Existing centralized or semi-centralized paradigms suffer from inherent limitations, making them inadequate for supporting large-scale, heterogeneous, and cross-domain autonomous interactions. To address these challenges, this paper introduces the blockchain-enabled trustworthy Agentic Web (BetaWeb). By leveraging the inherent strengths of blockchain, BetaWeb not only offers a trustworthy and scalable infrastructure for LaMAS but also has the potential to advance the Web paradigm from Web3 (centered on data ownership) towards Web3.5, which emphasizes ownership of agent capabilities and the monetization of intelligence. Beyond a systematic examination of the BetaWeb framework, this paper presents a five-stage evolutionary roadmap, outlining the path of LaMAS from passive execution to advanced collaboration and autonomous governance. We also conduct a comparative analysis of existing products and discuss key challenges of BetaWeb from multiple perspectives. Ultimately, we argue that deep integration between blockchain and LaMAS can lay the foundation for a resilient, trustworthy, and sustainably incentivized digital ecosystem. A summary of the enabling technologies for each stage is available at https://github.com/MatZaharia/BetaWeb.

中文摘要

大型语言模型（LLM）的快速发展显著推动了人工智能（AI）代理的发展，这些代理正日益演变成多样化的自主实体，推动基于LLM的多代理系统（LaMAS）的进步。然而，目前的代理生态系统依然碎片化且封闭。建立一个互联互通且可扩展的自主AI范式已成为一项关键前提。尽管自主网络提出了一种开放架构以打破生态系统的壁垒，但其实施仍面临隐私保护、数据管理和价值测量等核心挑战。现有的集中式或半集中式范式存在固有的局限性，使其无法支持大规模、多样化和跨领域的自主交互。为了解决这些挑战，本文推出了区块链支持的可信自主网络（BetaWeb）。通过利用区块链的固有优势，BetaWeb不仅为LaMAS提供了可信且可扩展的基础设施，还有潜力将网络范式从以数据所有权为中心的Web3推进到强调代理能力所有权和智能货币化的Web3.5。除了对BetaWeb框架进行系统性探讨外，本文还提出了一个五阶段的演变路线图，概述了LaMAS从被动执行到高级协作和自主治理的发展路径。我们还进行了一项现有产品的比较分析，并从多个角度讨论BetaWeb面临的主要挑战。最终，我们认为区块链与LaMAS的深度整合可以为一个韧性强、可信及可持续激励的数字生态系统奠定基础。每个阶段的支持技术摘要可在https://github.com/MatZaharia/BetaWeb获得。

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构建一个可信、可扩展且激励相容的智能代理（AI agents）生态系统，以推动基于大语言模型（LLMs）的多智能代理系统（LaMAS）的发展。具体而言，论文提出了一个基于区块链的可信代理网络（BetaWeb）框架，旨在解决以下几个核心挑战：

1. 隐私保护和风险控制：在开放的环境中，智能代理的协作带来了隐私泄露、法律责任不明确和风险管理的挑战。论文强调需要确保代理的可控性，并实现其行为的可追溯性和不可变性。

2. 协调和数据管理的复杂性：随着代理在不同领域和平台间的协作，交互的规模和频率将远超当前互联网的信息流，这增加了系统协调、数据一致性和资源调度的复杂性。论文提出需要构建信任和协调机制，以确保跨领域代理协作中的同步性和可验证性。

3. 价值衡量和个体激励：在新的数字范式下，代理不仅是数据的消费者，也是认知服务和计算资源的提供者。论文指出，迫切需要建立可验证和可审计的贡献评估机制，以便基于此进行公平透明的激励和奖励分配，从而促进健康和可持续的代理生态系统经济。

此外，论文还探讨了如何通过区块链技术的优势来克服现有集中式或半集中式范式在支持大规模、异构和跨领域自主交互时的固有限制，从而为未来的自主和可扩展的数字生态系统奠定基础。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中引用了大量相关研究，这些研究涵盖了人工智能代理（AI agents）、区块链技术、多智能体系统（multi-agent systems）、大语言模型（LLMs）以及它们的结合。以下是一些关键的相关研究领域和具体文献：

人工智能代理和多智能体系统

• Agentic AI 和 LaMAS 的发展：

  • Guo et al. (2024) 提出了基于大语言模型的多智能体系统（LaMAS）的概念，强调了智能体从基于规则的被动执行单元向具有感知、学习、决策和执行能力的自主实体的转变。
  • Wang et al. (2024a) 讨论了智能体的自主性和协作能力，以及如何通过多智能体系统实现复杂任务的完成。
  • Yang et al. (2024) 提出了 Agentic Web 的概念，强调了智能体参与的全连接架构，旨在克服封闭生态系统的协作障碍。

• 智能体的自主性和协作：

  • Gao et al. (2025) 探讨了智能体系统架构从单节点部署向分布式和多智能体协作框架的转变。
  • Han et al. (2024) 研究了智能体在跨领域协作中的能力，以及如何通过自主学习和决策支持来提升系统的整体智能水平。

区块链技术

• 区块链在智能体系统中的应用：

  • Karim et al. (2025) 提供了一个关于区块链在多智能体系统中应用的全面综述，讨论了区块链如何支持安全和可扩展的智能体协作。
  • Zhou et al. (2024) 探讨了区块链技术在智能体身份验证和交互记录中的应用，强调了不可变记录和隐私保护的重要性。
  • Xu et al. (2024) 研究了智能合约在智能体贡献评估和激励分配中的作用，提出了基于区块链的可验证价值归属和自动化激励机制。

• 区块链的技术挑战：

  • Rao et al. (2024) 提供了关于区块链可扩展性和性能优化的全面综述，讨论了在大规模应用中实现低延迟通信的挑战。
  • Gracy & Jeyavadhanam (2021) 探讨了区块链在跨链数据交换中的挑战，提出了实现高性能实时协作的解决方案。

隐私保护和数据管理

• 隐私保护技术：

  • Zhou et al. (2024) 讨论了零知识证明等隐私保护技术在区块链中的应用，强调了在开放环境中保护参与者隐私的重要性。
  • Geppert et al. (2022) 研究了可信执行环境（TEE）在提供抗篡改计算和隔离执行环境中的作用，尽管其依赖于封闭的专有生态系统，但为隐私保护提供了新的思路。

• 数据管理和协调机制：

  • Bellaj et al. (2024) 提供了关于分布式账本技术（DLT）的全面综述，讨论了区块链在建立全球一致和可验证系统状态中的作用。
  • Qian et al. (2024) 研究了区块链在多智能体系统中的应用，特别是在数据一致性和资源调度方面的挑战。

价值衡量和激励机制

• 激励机制和经济模型：

  • Ricci et al. (2024) 提出了基于区块链的激励机制，讨论了如何通过智能合约实现公平透明的激励分配。
  • Chaffer (2025) 探讨了在区块链环境中重新设计市场机制的必要性，以确保公平的价值分配和激励机制。

• 智能体经济和市场机制：

  • Yang et al. (2025c) 提出了智能体经济的概念，讨论了如何通过区块链实现智能体之间的公平交易和资源分配。
  • Edwards et al. (2025) 研究了人类与智能体协作中的激励机制，提出了基于区块链的动态激励模型和治理框架。

这些相关研究为论文提出的 BetaWeb 框架提供了理论基础和技术支持，同时也指出了当前研究中的不足和未来发展的方向。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出一个基于区块链的可信代理网络（BetaWeb）框架来解决上述问题。BetaWeb 利用区块链的去中心化共识、不可变记录和可编程信任逻辑，为基于大语言模型（LLMs）的多智能代理系统（LaMAS）提供了一个可信、可扩展和激励相容的基础设施。以下是论文提出的解决方案的主要方面：

1. BetaWeb 框架概述

论文提出了一个系统化的 BetaWeb 框架，将所有交互抽象为标准化的任务流程，包括请求、执行和反馈。在这个框架中，区块链作为可信的底层基础设施，记录和管理代理和任务的全生命周期，确保身份可验证、记录不可变和治理透明。

2. 解决隐私保护和风险控制问题

• 不可变记录与隐私保护技术结合：利用区块链的不可变记录和零知识证明等隐私保护技术，确保交互的可追溯性，同时保护参与者的隐私。
• 代理行为的可追溯性和不可变性：通过区块链记录代理的行为，实现行为的可追溯性和不可变性，从而降低法律和运营风险。

3. 解决协调和数据管理的复杂性问题

• 共识协议和分布式账本机制：利用区块链的共识协议和分布式账本机制，建立一个全球一致且可验证的系统状态，有效解决跨领域协作和数据同步的高复杂性问题。
• 智能合约驱动的自动化执行：通过智能合约实现任务管理的自动化，包括请求解析、流程编排、结果验证和激励结算，确保任务执行的透明性和安全性。

4. 解决价值衡量和个体激励问题

• 智能合约中的可验证价值归属：利用智能合约提供可验证的价值归属机制，确保代理的贡献（无论是计算、知识提供还是决策支持）都能得到公平的奖励。
• 自动化和透明的激励分配：通过智能合约实现自动化和透明的激励分配，确保基于贡献的激励机制的公平性和可审计性。

5. 五阶段进化路线图

论文提出了一个五阶段进化路线图，详细描述了从当前的孤立系统到完全自治的 BetaWeb 的发展路径。每个阶段都有其特定的技术特征、关键参与者和核心系统模块，逐步实现从被动执行到高级协作和自治治理的转变。

阶段 1：孤立的孤岛（Isolated Silos）

• 描述：当前状态，系统在相互隔离的信息孤岛中独立运行，依赖人类直接控制。
• 技术特征：系统工作流程依赖人类认知、判断和行动，代理作为被动工具执行预定义任务。

阶段 2：试点去中心化（Pilot Decentralization）

• 描述：开始形成小规模的可信互联试点，代理开始跨领域协作。
• 技术特征：引入区块链作为信任中心，支持数据验证和任务结算，但任务分解和激励机制仍依赖人类定义。

阶段 3：辅助执行（Assisted Execution）

• 描述：系统连接性增强，代理在任务执行中发挥更大作用。
• 技术特征：代理协助任务解析和流程编排，自主执行子任务，系统通过区块链实现任务调度和激励分配。

阶段 4：混合治理（Hybrid Governance）

• 描述：建立大规模去中心化系统，人类和代理共同参与治理。
• 技术特征：代理参与规则提案和参数调整，人类保留关键战略决策权，系统通过区块链实现自主治理。

阶段 5：完全自治（Full Autonomy）

• 描述：BetaWeb 进化为完全自治的全球智能社会，人类仅提供高层次意图或目标。
• 技术特征：代理具备自我升级和自我探索能力，系统通过区块链实现完全自治的治理和资源协调。

6. 现有产品的分析

论文还对现有的区块链与 LaMAS 结合的产品进行了分析，指出这些产品大多处于第二阶段，面临高并发处理、强信任保证和数据隐私保护之间的平衡挑战。这些分析为未来的发展提供了方向和参考。

通过上述方法，论文不仅提出了一个全面的 BetaWeb 框架，还详细阐述了从当前状态到完全自治的逐步进化路径，为构建一个可信、可扩展和激励相容的智能代理生态系统奠定了基础。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中没有提到具体的实验部分。它主要集中在理论框架的构建、概念的阐述、技术分析以及未来发展的路线图规划上。论文的目的是提出一个基于区块链的可信代理网络（BetaWeb）的概念，并探讨其潜在的技术优势、应用场景和面临的挑战。因此，它没有进行实验验证，而是通过文献综述、技术分析和逻辑推理来支持其观点和建议。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管论文提出了一个全面的 BetaWeb 框架和五阶段进化路线图，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潜在的探索点：

技术层面

• 跨链和多域数据交换：研究如何在保证安全性和性能的前提下，实现高效、可扩展的跨链和多域数据交换。这包括开发新的跨链协议和数据同步机制。
• 多智能体动态规划和任务分配算法：开发能够平衡可扩展性和适应性的算法，以应对复杂和动态变化的环境。这需要考虑如何在大规模智能体系统中实现高效的资源分配和任务调度。
• 区块链性能优化：进一步优化区块链的性能、可扩展性和低延迟通信，特别是在全球规模的应用中。这可能涉及新的共识算法、数据结构和网络优化技术。
• 隐私保护技术：探索更先进的隐私保护技术，如零知识证明、同态加密等，以确保在开放环境中保护用户和智能体的隐私。

生态系统层面

• 激励机制和经济模型：设计和测试新的激励机制和经济模型，以确保在去中心化环境中实现公平的价值分配和激励相容性。这可能涉及对现有区块链经济模型的改进和创新。
• 跨领域身份验证和信任建立：研究如何在不同领域和平台之间建立统一的身份验证和信任机制，以促进智能体之间的无缝协作。
• 智能合约的可升级性和安全性：开发智能合约的可升级机制，同时确保其安全性和不可篡改性。这需要在智能合约的设计和部署过程中引入新的安全措施和治理机制。
• 生态系统治理和协调：探索如何在多利益相关者环境中实现有效的生态系统治理和协调，以解决利益冲突和合作博弈问题。

社会和法律层面

• 伦理和法律框架：研究如何制定伦理和法律框架，以应对智能体的高自主性带来的责任归属、价值对齐和文化规范统一等问题。
• 社会影响和公众接受度：评估智能体系统的社会影响，包括对就业、隐私和社会结构的影响，并探索如何提高公众对这些技术的接受度。
• 监管和合规性：研究如何在确保技术创新的同时，满足政府监管和行业合规要求，特别是在金融、医疗和公共服务等关键领域。
• 安全和弹性机制：开发有效的安全和弹性机制，以应对智能体系统的潜在安全威胁和全球性紧急情况，确保系统的持续稳定运行。

实验和原型开发

• BetaWeb 原型开发：开发一个 BetaWeb 的原型系统，以验证其在实际应用中的可行性和有效性。这可能涉及在特定领域（如供应链管理、金融服务或医疗保健）中进行试点项目。
• 性能评估和优化：通过实验评估 BetaWeb 原型的性能，包括任务执行效率、资源利用率和系统响应时间，并根据实验结果进行优化。
• 用户研究和反馈：进行用户研究，收集用户对 BetaWeb 的反馈，以了解其在实际使用中的用户体验和潜在改进方向。

这些探索点不仅有助于进一步完善 BetaWeb 框架，还为未来的研究和开发提供了丰富的方向，推动智能代理技术和区块链技术的深度融合和应用。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 论文提出了一个基于区块链的可信代理网络（BetaWeb）框架，旨在构建一个可信、可扩展和激励相容的智能代理生态系统，以推动基于大语言模型（LLMs）的多智能代理系统（LaMAS）的发展。以下是论文的主要内容总结：

研究背景

• 大语言模型（LLMs）的发展：LLMs 的快速发展推动了人工智能代理（AI agents）的进化，使其从基于规则的被动执行单元转变为具有感知、学习、决策和执行能力的自主实体。
• 多智能代理系统（LaMAS）：这些自主实体通过共享感知、任务规划和互动合作，能够完成越来越复杂和动态的目标。
• 当前生态系统的局限性：现有的智能代理生态系统大多是封闭和平台中心化的，限制了系统的透明度和用户权利，且缺乏跨领域协作的能力。

BetaWeb 框架

• 目标：提出一个开放、互联、可扩展的架构，以支持大规模、异构和跨领域的自主交互。
• 核心挑战：
  1. 隐私保护和风险控制：确保代理的可控性和行为的可追溯性，同时保护隐私。
  2. 协调和数据管理的复杂性：建立信任和协调机制，确保跨领域协作中的同步性和可验证性。
  3. 价值衡量和个体激励：建立可验证和可审计的贡献评估机制，实现公平透明的激励分配。

BetaWeb 的解决方案

• 区块链技术的应用：
  • 不可变记录和隐私保护：利用区块链的不可变记录和隐私保护技术，确保交互的可追溯性和隐私保护。
  • 共识协议和分布式账本：通过共识协议和分布式账本机制，实现全球一致且可验证的系统状态。
  • 智能合约：利用智能合约实现自动化和透明的激励分配，确保贡献的公平奖励。

五阶段进化路线图

• 阶段 1：孤立的孤岛（Isolated Silos）：系统在相互隔离的信息孤岛中独立运行，依赖人类直接控制。
• 阶段 2：试点去中心化（Pilot Decentralization）：开始形成小规模的可信互联试点，代理开始跨领域协作。
• 阶段 3：辅助执行（Assisted Execution）：系统连接性增强，代理在任务执行中发挥更大作用。
• 阶段 4：混合治理（Hybrid Governance）：建立大规模去中心化系统，人类和代理共同参与治理。
• 阶段 5：完全自治（Full Autonomy）：BetaWeb 进化为完全自治的全球智能社会，人类仅提供高层次意图或目标。

现有产品分析

• 现状：现有的区块链与 LaMAS 结合的产品大多处于第二阶段，面临高并发处理、强信任保证和数据隐私保护之间的平衡挑战。
• 未来方向：需要进一步探索如何在技术、生态系统和社会法律层面实现突破，以推动 BetaWeb 的发展。

结论

• 区块链的作用：区块链不仅为 LaMAS 提供了基础的信任机制和无信任的协作环境，还促进了自治治理的实现，有助于构建更开放、安全和高效的智能代理生态系统。
• 未来工作：开发 BetaWeb 原型，通过实验验证其在实际应用中的可行性和有效性，并进一步探索其对智能经济和智能社会的潜在影响。

论文通过系统化的分析和框架设计，为构建一个可信、可扩展和激励相容的智能代理生态系统提供了理论基础和技术路线图。

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: Zihan Guo, Yuanjian Zhou, Chenyi Wang, Linlin You, Minjie Bian, Weinan Zhang

Categories: cs.MA, cs.AI, cs.NI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.13787v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.13787v1

Published: 2025-08-19T12:43:49Z

---

5. Agentic DraCor and the Art of Docstring Engineering: Evaluating MCP-empowered LLM Usage of the DraCor API

This paper reports on the implementation and evaluation of a Model Context Protocol (MCP) server for DraCor, enabling Large Language Models (LLM) to autonomously interact with the DraCor API. We conducted experiments focusing on tool selection and application by the LLM, employing a qualitative approach that includes systematic observation of prompts to understand how LLMs behave when using MCP tools, evaluating “Tool Correctness”, “Tool-Calling Efficiency”, and “Tool-Use Reliability”. Our findings highlight the importance of “Docstring Engineering”, defined as reflexively crafting tool documentation to optimize LLM-tool interaction. Our experiments demonstrate both the promise of agentic AI for research in Computational Literary Studies and the essential infrastructure development needs for reliable Digital Humanities infrastructures.

中文摘要

本文报告了DraCor的模型上下文协议（MCP）服务器的实施和评估，旨在使大型语言模型（LLM）能够自主与DraCor API进行交互。我们进行了实验，重点关注LLM的工具选择和应用，采用质性方法，包括对提示的系统观察，以了解LLM在使用MCP工具时的行为，评估“工具正确性”、“工具调用效率”和“工具使用可靠性”。我们的研究结果强调了“文档字符串工程”的重要性，定义为反思性地撰写工具文档，以优化LLM与工具之间的交互。我们的实验展示了代理AI在计算文学研究中的广阔前景，以及对可靠数字人文学科基础设施的发展需求。

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让大型语言模型（LLM）通过Model Context Protocol（MCP）服务器自主与DraCor API交互的问题，并评估这种交互的有效性和可靠性。具体来说，它关注以下几个方面：

1. 实现DraCor的机器可操作性：DraCor平台旨在使文学语料库“机器可操作”，即通过程序代码让机器与语料库交互。论文介绍了如何通过MCP服务器扩展这一功能，使LLM能够自主地与DraCor API交互。
2. 评估LLM的工具选择和应用能力：通过一系列实验，研究LLM在使用MCP工具时的行为，包括工具的正确性、调用效率和使用可靠性。这有助于理解LLM在自主交互中的表现和潜在问题。
3. 探索“Docstring Engineering”：论文提出了“Docstring Engineering”（文档字符串工程）的概念，即通过精心设计工具的文档来优化LLM与工具的交互。这涉及到如何通过文档让LLM更好地理解和使用工具。
4. 为计算文学研究提供基础设施：研究如何通过MCP服务器和LLM的结合，为计算文学研究（CLS）提供更强大的基础设施，以及这种基础设施的可靠性和实用性。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文提到了以下相关研究：

1. DraCor平台及其API：

   • Fischer et al. (2019): 介绍了DraCor平台的概念和目标，强调了“Programmable Corpora”（可编程语料库）的概念。
   • Börner and Trilcke (2023): 讨论了DraCor平台的机器可操作性，以及如何通过API使文学语料库能够被机器访问和操作。
   • Börner et al. (2025): 进一步探讨了DraCor平台的版本控制和可编程性。

2. Model Context Protocol (MCP)：

   • Anthropic (2024): 介绍了MCP的概念，使LLM能够通过服务器和实现的功能来执行各种操作。
   • Hou et al. (2025): 提供了关于MCP的详细技术背景和未来研究方向。
   • Meijers (2025): 提供了一个MCP服务器的原型实现，为DraCor MCP服务器的开发提供了灵感。

3. 计算文学研究（CLS）中的AI应用：

   • Bode and Bradley (2025): 讨论了AI在计算文学研究

Authors: Peer Trilcke, Ingo Börner, Henny Sluyter-Gäthje, Daniil Skorinkin, Frank Fischer, Carsten Milling

Categories: cs.SE, cs.AI, J.5; I.2

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.13774v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.13774v1

Published: 2025-08-19T12:21:21Z

---

6. Atom-Searcher: Enhancing Agentic Deep Research via Fine-Grained Atomic Thought Reward

Large language models (LLMs) exhibit remarkable problem-solving abilities, but struggle with complex tasks due to static internal knowledge. Retrieval-Augmented Generation (RAG) enhances access to external information, yet remains limited in multi-hop reasoning and strategic search due to rigid workflows. Recent advancements in agentic deep research empower LLMs to autonomously reason, search, and synthesize information. However, current approaches relying on outcome-based reinforcement learning (RL) face critical issues such as conflicting gradients and reward sparsity, limiting performance gains and training efficiency. To address these, we first propose Atomic Thought, a novel LLM thinking paradigm that decomposes reasoning into fine-grained functional units. These units are supervised by Reasoning Reward Models (RRMs), which provide Atomic Thought Rewards (ATR) for fine-grained guidance. Building on this, we propose Atom-Searcher, a novel RL framework for agentic deep research that integrates Atomic Thought and ATR. Atom-Searcher uses a curriculum-inspired reward schedule, prioritizing process-level ATR early and transitioning to outcome rewards, accelerating convergence on effective reasoning paths. Experiments on seven benchmarks show consistent improvements over the state-of-the-art. Key advantages include: (1) Atom-Searcher scales computation at test-time. (2) Atomic Thought provides supervision anchors for RRMs, bridging deep research tasks and RRMs. (3) Atom-Searcher exhibits more interpretable, human-like reasoning patterns.

中文摘要

大型语言模型（LLMs）展现出卓越的问题解决能力，但由于内部知识的静态性，在复杂任务上却显得力不从心。增强检索生成（RAG）虽然能提高外部信息的获取，但由于工作流程的僵硬，在多跳推理和战略搜索方面仍然有限。最近的代理深度研究的进展使得 LLM 能够自主推理、搜索和综合信息。然而，当前依赖结果为基础的强化学习（RL）方法面临着严重问题，如冲突梯度和奖励稀疏，限制了性能提升和训练效率。为了解决这些问题，我们首先提出了原子思想（Atomic Thought），一种新颖的 LLM 思维范式，将推理分解成细粒度功能单元。这些单元由推理奖励模型（RRM）监督，提供原子思想奖励（ATR），以实现细粒度的指导。在此基础上，我们提出了 Atom-Searcher，一种集成了原子思想和 ATR 的新型 RL 框架，旨在推动代理深度研究。Atom-Searcher 采用课程激励奖励计划，优先考虑早期的过程层级 ATR，并逐步过渡到结果奖励，加速对有效推理路径的收敛。在七个基准上的实验显示出相对于最先进技术的一致改进。主要优点包括：（1）Atom-Searcher 在测试时可扩展计算。（2）原子思想为 RRM 提供监督锚点，连接深度研究任务和 RRM。（3）Atom-Searcher 展现出更可解释的人类式推理模式。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决大型语言模型（LLMs）在复杂任务中由于内部知识静态化而遇到的问题，以及现有的检索增强生成（RAG）方法在多跳推理和策略性搜索方面的局限性。尽管RAG增强了对外部信息的访问，但其静态的工作流程使其在处理需要复杂推理和搜索规划的问题时效果不佳。此外，现有的基于结果的强化学习（RL）方法虽然在推理性能上取得了进展，但存在梯度冲突和奖励稀疏性等问题，限制了性能提升和训练效率。

为了解决这些问题，论文提出了“原子思维”（Atomic Thought）这一新的LLM思考范式，将推理过程分解为细粒度的功能单元，并通过推理奖励模型（RRMs）提供原子思维奖励（ATR）来进行细粒度的指导。基于此，论文进一步提出了Atom-Searcher，这是一个新的用于代理深度研究（agentic deep research）的强化学习框架，它整合了原子思维和ATR，并通过课程启发式的奖励计划，优先考虑过程级的ATR，然后过渡到结果奖励，加速了对有效推理路径的收敛。

Q: 有哪些相关研究？

A: 本文与以下研究方向紧密相关：

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

• Lewis et al. (2020): 提出了RAG模型，通过检索外部信息增强LLMs的输出，提升了响应的相关性、准确性和时效性。
• Gao et al. (2023): 对RAG与LLMs的结合进行了综述，探讨了其在不同任务中的应用。
• Fan et al. (2024): 进一步研究了RAG与LLMs的结合，提出了新的方法和改进。

2. 代理深度研究（Agentic Deep Research）

• OpenAI (2024, 2025): 展示了代理深度研究系统的潜力，强调了其在处理复杂多步查询、整合多样信息源和减少用户负担方面的优势。
• Google (2024): 提出了Gemini深度研究系统，展示了代理深度研究在实际应用中的潜力。
• Zheng et al. (2025): 提出了DeepResearcher，一个通过强化学习在真实网络环境中训练的LLM代理，能够动态获取信息。

3. 强化学习在LLMs中的应用

• Guo et al. (2025): 通过强化学习提升LLMs的推理能力，展示了其在复杂任务中的潜力。
• Dai et al. (2025): 提出了Search-R1，通过强化学习训练LLMs使用搜索引擎进行推理。
• Song et al. (2025): 提出了R1-Searcher，通过强化学习提升LLMs的搜索能力。

4. 推理奖励模型（Reasoning Reward Models, RRMs）

• Liu et al. (2025): 提出了RRMs，通过大型推理模型生成奖励信号，适用于需要细粒度监督的任务。
• Shao et al. (2024): 提出了DeepSeekMath，展示了RRMs在数学推理任务中的应用。

5. 测试时扩展（Test-Time Scaling）

• Snell et al. (2024): 研究了LLMs在测试时的计算扩展，提出了最优扩展方法。
• Yang et al. (2025a): 提出了Qwen3-30B-A3B，展示了其在测试时扩展中的应用。

6. 其他相关研究

• Cheng et al. (2025): 对知识导向的检索增强生成进行了综述，探讨了其在不同任务中的应用。
• Kim et al. (2024): 提出了SURE，通过总结检索结果提升LLMs的开放域问答能力。
• Qi et al. (2024): 提出了WebRL，通过自适应在线课程强化学习训练LLM网络代理。

这些研究为本文提出的Atom-Searcher框架提供了理论基础和技术支持，特别是在RAG、代理深度研究和强化学习方面的进展，为解决LLMs在复杂任务中的局限性提供了新的思路和方法。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 为了解决大型语言模型（LLMs）在复杂任务中由于内部知识静态化而遇到的问题，以及现有的检索增强生成（RAG）方法在多跳推理和策略性搜索方面的局限性，论文提出了以下解决方案：

1. 原子思维（Atomic Thought）

原子思维是一种新的LLM思考范式，将推理过程分解为细粒度的功能单元，称为原子思维。这些原子思维单元通过推理奖励模型（Reasoning Reward Models, RRMs）进行监督，生成原子思维奖励（Atomic Thought Rewards, ATR），为推理过程提供细粒度的指导。

关键点：

• 原子思维的定义：原子思维是推理过程中最小的功能单元，不可再分，但对模型的推理轨迹至关重要。
• 自动分解：模型被激励自主地从推理过程中诱导出原子思维，而不是手动定义这些单元。
• 监督方式：通过RRMs对生成的原子思维进行评分，构建细粒度的ATR。

2. 原子思维奖励（ATR）

为了促进模型的泛化能力，论文提出了原子思维奖励（ATR），通过RRMs对生成的原子思维进行评分，生成细粒度的奖励信号。这些奖励信号作为辅助信号，校准最终结果的奖励，从而缓解策略优化过程中的梯度冲突。

关键点：

• 细粒度奖励：ATR提供过程级的监督信号，帮助模型在推理过程中做出更明智的决策。
• 动态权重调整：采用课程启发式的奖励聚合策略，早期训练中优先考虑ATR，随着训练的进行，逐渐减少ATR的权重，过渡到结果奖励。

3. Atom-Searcher框架

基于原子思维和ATR，论文提出了Atom-Searcher，这是一个新的强化学习（RL）框架，用于提升代理深度研究（agentic deep research）模型的性能。

关键点：

• 两阶段训练：
  1. 激励生成原子思维：通过构建原子思维指令数据集并进行监督微调（SFT），使模型具备生成原子思维的能力。
  2. 强化学习优化：利用RRMs生成的ATR和结果奖励的混合奖励信号，通过强化学习进一步优化SFT初始化的策略模型。
• 奖励聚合策略：采用动态权重调整策略，早期训练中ATR的权重较高，随着训练的进行逐渐降低，以减少梯度冲突并缓解奖励稀疏性问题。

4. 实验验证

论文通过在七个基准数据集上进行实验，验证了Atom-Searcher在提升性能方面的有效性。这些基准数据集涵盖了领域内（in-domain）和领域外（out-of-domain）的任务，展示了Atom-Searcher在不同场景下的泛化能力。

关键点：

• 性能提升：在所有基准数据集上，Atom-Searcher均显著优于现有的最先进方法（SOTA）。
• 测试时扩展：Atom-Searcher在测试时生成更多的推理步骤和搜索调用，展示了更强的探索和发现能力。
• 可解释性：通过案例分析，展示了Atom-Searcher的推理过程更加清晰、深入，更接近人类的认知模式。

5. 总结

通过引入原子思维和ATR，以及设计课程启发式的奖励聚合策略，Atom-Searcher框架有效地解决了现有方法中的梯度冲突和奖励稀疏性问题，显著提升了代理深度研究模型的性能和泛化能力。实验结果表明，Atom-Searcher在多个基准数据集上均取得了显著的性能提升，展示了其在处理复杂任务中的潜力。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文通过一系列实验来验证所提出的 Atom-Searcher 框架的有效性和优势。以下是实验的详细内容：

1. 实验设置

1.1 数据集

为了全面评估模型在领域内（in-domain）和领域外（out-of-domain）场景中的性能，论文构建了一个多样化的评估基准，涵盖了广泛的开放域问答任务。具体数据集如下：

• 领域内（In-Domain）:

  • Natural Questions (NQ): 一个大规模的开放域问答数据集。
  • TriviaQA (TQ): 一个大规模的开放域问答数据集。
  • HotpotQA: 一个多跳问答数据集。
  • 2Wiki: 一个多跳问答数据集。

• 领域外（Out-of-Domain）:

  • MuSiQue: 一个多跳问答数据集，通过组合单跳问题生成。
  • Bamboogle: 一个挑战性的开放域问答数据集。
  • PopQA: 一个包含多种类型问题的开放域问答数据集。

1.2 基线方法

为了评估 Atom-Searcher 的有效性，论文将其与以下基线方法进行了比较：

• CoT: 仅使用链式思考（Chain-of-Thought）推理生成答案，不访问任何外部上下文。
• CoT+RAG: 将链式思考推理与检索到的参考上下文结合，指导答案生成。
• Search-o1: 通过生成搜索查询或中间答案进行多步推理，每次查询仅检索片段。
• Search-o1-Web: 允许模型通过API实时查询并浏览网页，获取更动态和全面的信息。
• Search-r1-base: 使用检索器在训练和推理过程中搜索维基百科的强化学习方法。
• Search-r1-Instruct: 从指令调整模型初始化的 Search-r1 变体。
• R1-Searcher: 通过强化学习激励LLMs自主搜索的两阶段方法。
• DeepResearcher: 一个端到端训练的LLM代理，通过强化学习在真实网络环境中进行深度研究。

2. 主要结果

2.1 领域内性能

在领域内基准数据集上，Atom-Searcher 在 TQ、HotpotQA 和 2Wiki 上取得了最佳性能，分别比第二好的结果高出 4.3%、2.5% 和 12.1%。平均而言，Atom-Searcher 在四个领域内基准数据集上比 DeepResearcher 高出 8.5%。

2.2 领域外泛化

在领域外基准数据集上，Atom-Searcher 在 MuSiQue 和 PopQA 上取得了最佳性能，分别比第二好的结果高出 1.8% 和 3.7%。在 Bamboogle 上，Atom-Searcher 仅比最佳结果低 0.4%。平均而言，Atom-Searcher 在三个领域外基准数据集上比 DeepResearcher 高出 2.5%。

3. 测试时扩展

为了分析 Atom-Searcher 在测试时是否能有效扩展计算，论文比较了 Atom-Searcher 和 DeepResearcher 在测试阶段生成的平均响应长度、单次思考过程的平均长度以及每次响应的工具调用次数。结果表明，Atom-Searcher 在这些方面均显著优于 DeepResearcher，具体如下：

• 平均响应长度：Atom-Searcher 是 DeepResearcher 的 3.2 倍。
• 单次思考过程的平均长度：Atom-Searcher 是 DeepResearcher 的 2.6 倍。
• 每次响应的工具调用次数：Atom-Searcher 是 DeepResearcher 的 1.24 倍。

4. 消融研究

为了评估原子思维（Atomic Thought）和通过RRM生成的细粒度奖励对 Atom-Searcher 的贡献，论文进行了消融研究。实验结果表明：

• Base：不使用原子思维和RRM生成的细粒度奖励。
• +RRM：仅使用RRM生成的细粒度奖励，但不使用原子思维。
• Atom-Searcher：同时使用原子思维和RRM生成的细粒度奖励。

结果表明，+RRM 与 Base 相比没有显著性能提升，而 Atom-Searcher 在所有基准数据集上均显著优于 +RRM，平均性能提升 6.1%（领域内）和 2.5%（领域外）。这表明原子思维为RRM提供了有效的监督锚点，帮助其生成更有意义的细粒度奖励信号。

5. 案例研究

论文通过一个案例研究展示了 Atom-Searcher 和 DeepResearcher 在完成深度研究任务时的行为差异。案例分析表明：

• Atom-Searcher 在推理过程中使用了原子思维，表现出更接近人类的认知行为，如问题分析、假设检验、错误预测和下一步规划，使推理过程更加深入和清晰。
• Atom-Searcher 触发了更多的搜索调用，获取了更丰富的外部信息，确保答案的正确性。

此外，论文还分析了 Atom-Searcher 和 DeepResearcher 在测试阶段生成的词频统计。结果显示，Atom-Searcher 更多地关注问题分析、假设评估、风险评估和策略规划等人类高效的认知模式，而 DeepResearcher 更多地关注搜索和查找等基本操作。

6. 总结

通过这些实验，论文验证了 Atom-Searcher 在提升性能、测试时扩展和推理可解释性方面的显著优势。实验结果表明，Atom-Searcher 在多个基准数据集上均取得了显著的性能提升，展示了其在处理复杂任务中的潜力。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管 Atom-Searcher 在提升大型语言模型（LLMs）的推理能力和搜索效率方面取得了显著进展，但仍有一些可以进一步探索的方向：

1. 多模态信息融合

目前的 Atom-Searcher 主要依赖于文本信息进行推理和搜索。未来可以探索如何将多模态信息（如图像、视频、音频等）融入推理过程，以增强模型对复杂问题的理解和解决能力。例如，对于涉及视觉内容的问题，模型可以调用图像识别工具来辅助推理。

2. 动态环境适应性

Atom-Searcher 在固定的数据集上表现出色，但在动态变化的环境中（如实时新闻、社交媒体等）可能面临挑战。可以研究如何使模型更好地适应动态环境，例如通过引入在线学习机制，让模型能够实时更新知识库和调整推理策略。

3. 跨语言推理能力

当前的实验主要集中在英文数据集上。未来可以探索 Atom-Searcher 在跨语言任务中的表现，特别是在多语言环境中进行推理和搜索的能力。这可能需要模型具备更好的语言理解和生成能力，以及跨语言知识迁移的能力。

4. 长期规划和策略优化

虽然 Atom-Searcher 在多跳推理中表现出色，但在涉及长期规划和复杂策略的任务中可能仍有提升空间。可以研究如何进一步优化模型的长期规划能力，例如通过引入分层强化学习（Hierarchical Reinforcement Learning, HRL）或元强化学习（Meta Reinforcement Learning, Meta-RL）来提升模型的策略优化能力。

5. 奖励信号的进一步细化

当前的原子思维奖励（ATR）已经显著提升了模型的推理能力，但仍有进一步优化的空间。可以探索如何设计更细粒度、更动态的奖励信号，以更好地指导模型的推理过程。例如，引入基于用户反馈的奖励信号，使模型能够更好地适应用户的需求。

6. 模型的可解释性和透明度

尽管 Atom-Searcher 的推理过程比传统方法更加清晰，但模型的决策过程仍然不够透明。未来可以研究如何进一步提升模型的可解释性，例如通过引入因果推理或符号推理机制，使模型的决策过程更加易于理解和解释。

7. 与其他技术的结合

Atom-Searcher 可以与其他先进技术结合，以进一步提升性能。例如，结合图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）来处理复杂的知识图谱，或者结合强化学习中的探索策略（如熵正则化）来提升模型的探索能力。

8. 应用领域的扩展

目前的实验主要集中在开放域问答任务上。未来可以探索 Atom-Searcher 在其他领域的应用，如医疗诊断、法律咨询、科学研究等。这些领域对推理和搜索能力有更高的要求，可以为模型提供更多的应用场景和挑战。

9. 计算效率优化

尽管 Atom-Searcher 在测试时能够有效扩展计算，但训练过程中的计算成本仍然较高。可以研究如何优化模型的训练效率，例如通过引入稀疏激活机制或分布式训练方法，以降低计算成本并提升训练速度。

10. 对抗性攻击和鲁棒性

在面对对抗性攻击时，Atom-Searcher 的鲁棒性是一个重要的研究方向。可以研究如何使模型在面对恶意攻击（如误导性问题或虚假信息）时保持稳定和准确的推理能力，例如通过引入对抗训练或鲁棒性评估机制。

通过这些方向的进一步探索，Atom-Searcher 有望在更广泛的应用场景中发挥更大的作用，并进一步提升其性能和适应性。

Q: 总结一下论文的主要内容

A:

Authors: Yong Deng, Guoqing Wang, Zhenzhe Ying, Xiaofeng Wu, Jinzhen Lin, Wenwen Xiong, Yuqin Dai, Shuo Yang, Zhanwei Zhang, Qiwen Wang, Yang Qin, Changhua Meng

Categories: cs.CL, cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.12800v2.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.12800v2

Published: 2025-08-18T10:23:10Z

---

7. CausalPlan: Empowering Efficient LLM Multi-Agent Collaboration Through Causality-Driven Planning

Large language model (LLM) agents-especially smaller, open-source models-often produce causally invalid or incoherent actions in collaborative tasks due to their reliance on surface-level correlations rather than grounded causal reasoning. This limitation undermines their performance in terms of coordination and planning in dynamic environments. We address this challenge with CausalPlan, a two-phase framework that integrates explicit structural causal reasoning into the LLM planning process. At the core of CausalPlan is the Structural Causal Action (SCA) model, which learns a causal graph from agent trajectories to capture how prior actions and current environment states influence future decisions. This structure is then used to guide action selection by assigning causal scores to LLM-generated proposals, reweighting them accordingly, or falling back to causally grounded alternatives when needed. By embedding this causal knowledge directly into the decision loop, CausalPlan constrains planning to intervention-consistent behaviours without requiring fine-tuning of the LLM itself. We evaluate CausalPlan on the Overcooked-AI benchmark across five multi-agent coordination tasks and four LLMs of varying sizes: Gemma-7B, Llama-8B, Qwen-14B, and Llama-70B. Experimental results show that CausalPlan consistently reduces invalid actions and improves collaboration in both AI-AI and human-AI settings, outperforming strong reinforcement learning baselines. Our findings highlight the value of causality-driven planning for deploying efficient, interpretable, and generalisable multi-agent LLM systems.

中文摘要

大型语言模型（LLM）代理，尤其是较小的开源模型，通常在协作任务中产生因果无效或不连贯的行为，因为它们依赖于表面相关性而非扎实的因果推理。这一局限性削弱了它们在动态环境中的协调和规划能力。我们通过CausalPlan解决这一挑战，CausalPlan是一个两阶段框架，将显式结构因果推理集成到LLM的规划过程中。CausalPlan的核心是结构因果行为（SCA）模型，它从代理轨迹中学习因果图，以捕捉之前的行为和当前环境状态如何影响未来决策。然后，这一结构用于指导行动选择，通过为LLM生成的提议分配因果评分，相应地重新加权，或者在需要时退回到因果基础的替代方案。通过将这种因果知识直接嵌入决策循环，CausalPlan使规划约束在干预一致的行为中，而不需要对LLM本身进行微调。我们在Overcooked-AI基准上对CausalPlan进行了评估，涵盖了五个多代理协调任务和四个不同规模的LLM：Gemma-7B，Llama-8B，Qwen-14B和Llama-70B。实验结果表明，CausalPlan始终减少无效行为，并在AI-AI和人类-AI环境中改善协作，优于强有力的强化学习基线。我们的研究结果突显了基于因果的规划在部署高效、可解释和可推广的多代理LLM系统中的价值。

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：在多智能体协作任务中，大型语言模型（LLM）代理由于依赖于表面相关性而非基于因果推理，常常产生因果无效的行动，这限制了它们在动态环境中的协调和规划能力。作者提出了一个名为CausalPlan的框架，通过整合显式的结构因果推理来增强LLM的规划过程，从而提高其在多智能体协作中的性能。

Q: 有哪些相关研究？

A: 以下是与本文相关的研究方向和具体工作：

LLM代理的推理与规划

• 单智能体推理增强：研究通过链式思考提示（chain of thought prompting）[30]、自一致性（self-consistency）[29]、问题分解（problem decomposition）[39]等方法提升LLM在单智能体场景下的推理能力。
• LLM在机器人规划中的应用：探索LLM在机器人规划任务中的应用，如集成感知、行动和反思学习[26]。
• 记忆增强的规划：Zhu et al. [40]和Qiao et al. [24]通过记忆过去的动作和状态来改进单智能体的规划，但这些工作主要集中在单智能体场景，而本文关注的是多智能体环境。

零样本多智能体协调

• 自博弈（Self-Play）：通过智能体与自身交互进行训练，虽然有效但在面对未见过的合作伙伴时泛化能力有限[28]。
• 基于种群的训练（Population-Based Training）：通过多样化训练智能体种群来促进学习，但仍然存在过拟合已见合作伙伴的问题[12]。
• 结合自博弈和种群训练：如虚构共玩（Fictitious Co-Play）[27]和最大熵种群（Maximum Entropy Population）[37]等方法，通过结合两种技术来提升多样性。
• 策略选择训练：COLE [17]关注训练过程中的策略选择，但这些方法通常计算成本高且缺乏可解释性。

因果决策

• 单智能体中的因果应用：在单智能体领域，使用基于反事实的方法进行数据增强[21, 22]，构建变量层次结构[5]，基于因果影响重新分配奖励[35]，以及将因果信号融入奖励塑形[25, 34]等。
• 多智能体中的因果应用：在多智能体设置中，使用社会影响作为代理间因果关系的代理来促进合作[13]，后续工作通过行动影响和奖励重新分配来鼓励协调行为[7, 36]。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文提出了一个名为 CausalPlan 的两阶段框架，通过整合显式的结构因果推理来增强大型语言模型（LLM）的规划过程，从而解决LLM代理在多智能体协作任务中产生因果无效行动的问题。以下是CausalPlan框架的具体解决方法：

第一阶段：因果动作结构学习（Causal Action Structure Learning）

1. 构建结构因果动作（SCA）模型：
   • 数据收集：通过一个行为策略πβ收集数据，记录智能体的轨迹，包括状态和动作。
   • 状态和动作的因式化：将状态和动作编码为二进制向量，每个分量表示特定状态特征或动作是否激活。
   • 因果图学习：构建一个因果图G，其中过去的动作和当前状态是父节点，未来的动作是子节点。通过优化生成参数δ和结构参数η来学习这个因果图。
   • 损失函数：使用因果损失函数Lcausal和正则化项Lreg来优化参数，确保因果图的稀疏性和避免过拟合。
   • 因果动作矩阵（Causal Action Matrix, M）：根据学习到的SCA模型，构建一个矩阵M，该矩阵编码了在给定当前状态和过去动作的情况下，选择每个可能的下一个动作的因果分数。

第二阶段：带有因果知识的智能体规划（Agent Planning with Causal Knowledge）

1. 因果感知动作规划（Causal-Aware Action Planning）：

   • LLM生成动作：在每个时间步t，LLM代理根据当前状态st生成一组候选动作A′及其概率pa(A′)。
   • 整合因果分数：查询因果动作矩阵M，获取每个候选动作的因果分数pc(A′)，并将其与LLM的概率结合，形成最终的动作概率分布pf(A′)。
   • 归一化和采样：对最终的动作概率分布进行归一化，并从中采样选择下一个动作。

2. 因果备份动作（Causal Backup Action）：

   • 处理无效动作：如果LLM生成的候选动作集合A′为空（即没有有效的候选动作），则使用因果备份动作机制。
   • 查询因果矩阵：查询因果动作矩阵M，获取所有可能动作的因果分数Pc(A)，并选择具有最高因果分数的动作作为下一步动作。

实验验证

• 实验设置：在Overcooked-AI基准测试环境中，使用四种不同大小的开源LLM（Gemma-7B、Llama-8B、Qwen-14B、Llama-70B）进行评估，涵盖五种多智能体协调任务。
• 性能提升：实验结果表明，CausalPlan在减少无效动作和提高协作性能方面表现出色，无论是在AI-AI还是人-AI设置中，都优于强大的强化学习基线。

通过上述两阶段方法，CausalPlan有效地将因果知识嵌入到LLM的决策循环中，约束规划过程以保持干预一致性，而无需对LLM本身进行微调。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下几类实验来验证CausalPlan框架的有效性：

1. AI玩家评估（AI player evaluation）

• 实验目的：评估CausalPlan是否能够提升开源LLM在多智能体协作任务中的性能。
• 实验设置：
  • 使用Overcooked-AI环境，包含五个不同的布局：Cramped Room (CR)、Asymmetric Advantages (AA)、Coordination Ring (COR)、Forced Coordination (FC) 和 Counter Circuit (CC)。
  • 使用四种不同大小的开源LLM：Gemma-7B、Llama-8B、Qwen-14B 和 Llama-70B。
  • 每个LLM分别与不同的基线AI代理（SP、PBT、FCP、MEP、COLE）合作，评估其性能。
• 实验结果：
  • CausalPlan在所有布局和模型中都显著提升了性能，特别是在Qwen-14B（提升29.04%）和Llama-70B（提升22.42%）上表现最为突出。
  • 在不同的布局中，CR（提升20.83%）和COR（提升19.13%）的提升最为显著。
  • 与最强的基线RL代理（如COLE）相比，CausalPlan在多个布局中都取得了更好的成绩，特别是在AA布局中，性能提升了63%。

2. 人类玩家评估（Human player evaluation）

• 实验目的：评估CausalPlan在与人类玩家合作时的表现。
• 实验设置：
  • 使用人类代理的代理（通过行为克隆收集）作为合作伙伴。
  • 使用Llama-70B作为CausalPlan的后端LLM。
  • 在不同的布局中评估CausalPlan与人类代理的合作表现。
• 实验结果：
  • CausalPlan在8个配置中的表现优于所有基线代理。
  • 平均而言，CausalPlan在所有布局中比没有CausalPlan的LLM代理提升了约30%的性能，比最强的RL基线（COLE）提升了约32%。

3. CausalPlan组件的影响（Impact of CausalPlan components）

• 实验目的：评估CausalPlan中各个组件对整体性能的贡献。
• 实验设置：
  • 比较单提示（1-Prompt）和双提示（2-Prompt）方法对性能的影响。
  • 比较完整CausalPlan框架与去掉因果备份动作（Causal Backup Action, CBA）模块的性能差异。
• 实验结果：
  • 单提示和双提示方法的性能几乎相同，双提示方法略有提升，表明性能提升主要来自因果推理。
  • 去掉CBA模块的CausalPlan仍然优于双提示方法，但完整框架的性能提升了7%，表明CBA模块在避免无效动作方面的重要性。

4. 超参数γ的影响（Effect of hyperparameter γ）

• 实验目的：评估超参数γ（控制LLM信念和因果知识之间的平衡）对性能的影响。
• 实验设置：
  • 在CR和FC布局上，使用Qwen-14B作为后端LLM，调整γ的值。
• 实验结果：
  • 最优的γ值通常在0.5到0.7之间。当γ值偏离这个范围时，性能会下降，表明需要在LLM的信念和因果知识之间找到合适的平衡。

5. 不同数据收集策略的影响（Effect of different data collection policy）

• 实验目的：评估使用不同策略收集数据对CausalPlan性能的影响。
• 实验设置：
  • 使用Llama-8B和MEP两种策略收集数据，分别训练CausalPlan。
• 实验结果：
  • 使用MEP收集的数据训练的CausalPlan性能优于使用Llama-8B收集的数据，表明数据质量对因果图学习的重要性。
  • 即使使用Llama-8B收集的数据，CausalPlan仍然比不使用因果知识的方法表现更好。

这些实验全面验证了CausalPlan框架在提升LLM多智能体协作性能方面的有效性，特别是在减少无效动作和提高协作效率方面。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管CausalPlan框架在提升LLM多智能体协作性能方面取得了显著的成果，但仍有一些可以进一步探索的方向：

1. 因果图的改进

• 更复杂的因果图结构：当前的因果图结构相对简单，主要关注过去的动作和当前状态对下一个动作的影响。可以探索更复杂的因果图结构，例如引入时间延迟、动态因果关系或多层次因果关系，以更准确地捕捉智能体之间的交互和环境动态。
• 因果图的动态更新：在动态环境中，因果关系可能会随时间变化。研究如何动态更新因果图，使其能够适应环境的变化，是一个重要的方向。

2. 数据收集和预处理

• 多样化的数据收集策略：当前的数据收集依赖于预训练的策略（如MEP）。可以探索更多样化的数据收集策略，例如结合人类示范数据或通过多智能体交互生成的数据，以提高因果图的泛化能力。
• 数据预处理和噪声处理：在实际应用中，数据可能包含噪声或不完整的因果信息。研究如何在数据预处理阶段更有效地处理这些噪声，以及如何在因果图学习中增强对噪声的鲁棒性，是一个值得探索的方向。

3. 因果推理的效率和可扩展性

• 高效的因果推理算法：当前的因果推理过程在计算上相对昂贵，尤其是在处理大规模因果图时。研究更高效的因果推理算法，以减少计算成本并提高推理速度，对于实际应用至关重要。
• 分布式因果推理：在多智能体系统中，每个智能体可能需要独立进行因果推理。研究如何在分布式环境中高效地进行因果推理，并协调不同智能体之间的推理结果，是一个重要的方向。

4. 与其他技术的结合

• 强化学习与因果推理的结合：虽然CausalPlan主要关注因果推理，但强化学习在多智能体系统中也有广泛的应用。研究如何将因果推理与强化学习相结合，以进一步提升智能体的决策能力，是一个有潜力的方向。
• 知识图谱与因果推理的结合：知识图谱可以提供丰富的背景知识，有助于智能体更好地理解环境和任务。研究如何将知识图谱与因果推理相结合，以增强智能体的推理能力，是一个值得探索的方向。

5. 实际应用和部署

• 实际任务中的应用：目前的实验主要在模拟环境中进行。将CausalPlan应用于实际的多智能体任务，如机器人协作、智能交通系统等，需要进一步研究如何适应实际环境中的复杂性和不确定性。
• 人机协作中的应用：在人机协作场景中，智能体需要与人类进行有效的沟通和协作。研究如何将CausalPlan应用于人机协作，以提高人机协作的效率和自然性，是一个重要的方向。

6. 性能评估和优化

• 更全面的性能评估指标：当前的性能评估主要基于任务完成度和奖励。可以引入更多维度的评估指标，如智能体之间的协调性、决策的可解释性、系统的鲁棒性等，以更全面地评估CausalPlan的性能。
• 超参数优化：虽然论文中对超参数γ进行了初步的调整，但其他超参数（如正则化参数λ、学习率等）的优化也是一个重要的方向。研究如何自动优化这些超参数，以进一步提升CausalPlan的性能，是一个值得探索的方向。

7. 伦理和社会影响

• 公平性和偏见：在多智能体系统中，智能体的决策可能会影响不同群体的利益。研究如何确保智能体的决策是公平的，避免引入偏见，是一个重要的伦理问题。
• 透明度和可解释性：因果推理的一个优势是其可解释性。研究如何进一步提高CausalPlan的透明度和可解释性，使用户能够理解和信任智能体的决策过程，是一个重要的方向。

这些方向不仅有助于进一步提升CausalPlan框架的性能，还能推动多智能体系统在实际应用中的广泛部署和应用。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文提出了 CausalPlan，这是一个旨在通过因果驱动的规划来提升大型语言模型（LLM）在多智能体协作任务中效率的两阶段框架。以下是论文的核心内容概述：

研究背景

• LLM代理在多智能体协作任务中常因依赖表面相关性而非因果推理，导致产生因果无效的行动，这限制了它们在动态环境中的协调和规划能力。
• 以往方法如自博弈（Self-Play）和基于种群的训练（Population-Based Training）等虽有效，但存在过拟合和泛化能力不足的问题。
• 因此，作者提出通过整合因果知识来增强LLM的规划能力，以实现更有效的多智能体协作。

CausalPlan框架

第一阶段：因果动作结构学习（Causal Action Structure Learning）

• 构建结构因果动作（SCA）模型：通过收集智能体轨迹数据，学习一个因果图，该图捕捉过去动作和当前状态如何影响未来的决策。
• 因果动作矩阵（Causal Action Matrix, M）：基于学习到的因果图，构建一个矩阵，该矩阵为每个可能的下一个动作提供因果分数。

第二阶段：带有因果知识的智能体规划（Agent Planning with Causal Knowledge）

• 因果感知动作规划（Causal-Aware Action Planning）：在每个时间步，LLM代理生成一组候选动作及其概率。然后，通过查询因果动作矩阵M来调整这些动作的概率，最终选择一个既有效又与合作伙伴互补的动作。
• 因果备份动作（Causal Backup Action）：如果LLM代理未能生成有效的候选动作，则从因果动作矩阵中选择具有最高因果分数的动作作为备份。

实验验证

• AI玩家评估：在Overcooked-AI环境中，使用四种不同大小的开源LLM（Gemma-7B、Llama-8B、Qwen-14B、Llama-70B）进行评估。结果表明，CausalPlan显著提升了性能，特别是在Qwen-14B（提升29.04%）和Llama-70B（提升22.42%）上表现最为突出。
• 人类玩家评估：通过与人类代理的代理合作，CausalPlan在多个布局中表现优于所有基线代理，平均性能提升了约30%。
• 组件影响评估：实验表明，CausalPlan的性能提升主要来自因果推理，而非双提示方法。此外，因果备份动作模块对于避免无效动作至关重要。

关键结论

• CausalPlan通过整合因果知识，显著提升了LLM在多智能体协作任务中的性能，减少了无效动作，并提高了协作效率。
• 该框架不依赖于对LLM本身的微调，具有良好的通用性和可扩展性。
• 实验结果表明，CausalPlan在多个模型大小和协作场景中均优于强大的强化学习基线。

未来工作

• 探索更复杂的因果图结构和动态更新机制。
• 研究多样化的数据收集策略和数据预处理方法。
• 提高因果推理的效率和可扩展性，以适应实际应用中的大规模问题。
• 将CausalPlan应用于实际的多智能体任务和人机协作场景中，进一步验证其有效性和实用性。

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: Minh Hoang Nguyen, Van Dai Do, Dung Nguyen, Thin Nguyen, Hung Le

Categories: cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.13721v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.13721v1

Published: 2025-08-19T10:37:20Z

---

8. Fortifying the Agentic Web: A Unified Zero-Trust Architecture Against Logic-layer Threats

This paper presents a Unified Security Architecture that fortifies the Agentic Web through a Zero-Trust IAM framework. This architecture is built on a foundation of rich, verifiable agent identities using Decentralized Identifiers (DIDs) and Verifiable Credentials (VCs), with discovery managed by a protocol-agnostic Agent Name Service (ANS). Security is operationalized through a multi-layered Trust Fabric which introduces significant innovations, including Trust-Adaptive Runtime Environments (TARE), Causal Chain Auditing, and Dynamic Identity with Behavioral Attestation. By explicitly linking the LPCI threat to these enhanced architectural countermeasures within a formal security model, we propose a comprehensive and forward-looking blueprint for a secure, resilient, and trustworthy agentic ecosystem. Our formal analysis demonstrates that the proposed architecture provides provable security guarantees against LPCI attacks with bounded probability of success.

中文摘要

本文提出了一种统一的安全架构，通过零信任身份管理框架加强了代理网络的安全性。该架构建立在丰富的、可验证的代理身份的基础上，使用去中心化标识符（DIDs）和可验证凭证（VCs），发现由协议无关的代理名称服务（ANS）进行管理。安全性通过多层信任结构来实现，引入了重要的创新，包括信任自适应运行环境（TARE）、因果链审计和带有行为证明的动态身份。通过在正式安全模型中将LPCI威胁与这些增强的架构对策显式关联，我们提出了一种全面且前瞻性的蓝图，以构建一个安全、弹性和可信赖的代理生态系统。我们的形式分析证明，所提议的架构在对LPCI攻击的成功概率有限的情况下提供了可证明的安全保证。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决自主人工智能代理（AI agents）在新兴的“代理网络”（Agentic Web）中所面临的逻辑层威胁（Logic-layer Threats），特别是针对一种新型的攻击方式——逻辑层提示控制注入（Logic-layer Prompt Control Injection, LPCI）。

背景问题

• 自主AI代理的崛起：自主AI代理正在成为数字交互的基本单元，推动了去中心化应用和自动化工作流程的发展，这被称为“代理网络”。
• 现有安全基础设施的不足：传统的身份与访问管理（IAM）协议（如OAuth、OIDC和SAML）是为人类用户和单体应用设计的，无法应对AI代理的复杂委托、短暂性质和自主决策能力。
• 新型攻击面：AI代理引入了独特的攻击面，包括认知、时间和操作维度的风险，这些风险超出了传统网络安全威胁的范畴。

LPCI攻击

• 定义：LPCI是一种新型的攻击方式，攻击者在代理的持久记忆中嵌入休眠的、条件激活的恶意命令，这些命令可以通过特定事件在会话间被触发，从而绕过传统防御机制。
• 与传统提示注入攻击的区别：传统提示注入攻击关注即时响应操纵，而LPCI攻击则侧重于长期、持续的系统破坏，利用代理系统对其自身记忆和检索数据源的隐含信任。

论文的主要贡献

• 提出了一个统一的安全架构，通过零信任IAM框架来加强代理网络的安全性。
• 基于去中心化标识符（DIDs）和可验证凭证（VCs）构建了丰富的、可验证的代理身份，并通过协议无关的代理命名服务（ANS）进行发现管理。
• 引入了多层信任织物（Trust Fabric），包括信任自适应运行时环境（TARE）、因果链审计和动态身份与行为认证等创新机制。
• 通过形式化安全模型，将LPCI威胁与增强的架构对策明确关联起来，提出了一个全面且前瞻性的蓝图，用于构建安全、弹性且可信的代理生态系统。
• 通过形式化分析证明了所提出的架构能够提供针对LPCI攻击的可证明安全保证，并且成功概率是有界的。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与自主AI代理安全相关的研究领域，这些研究为理解LPCI攻击和设计有效的防御机制提供了背景和基础。以下是相关研究的分类和具体工作：

1. 提示注入攻击及其防御

• 直接提示注入：攻击者直接向系统输入恶意提示，试图覆盖系统指令并引发非预期行为。
• 间接提示注入：攻击者将恶意指令嵌入AI系统访问的数据源中，这种攻击方式对具有持久记忆和跨会话交互能力的代理系统尤其危险。
• 防御策略：Google提出了分层防御策略，包括输入验证、输出过滤和行为监控。Microsoft强调将零信任原则与AI工作负载相结合，但这些方法主要针对无状态交互，未能充分解决自主代理的持久记忆和复杂推理能力问题。

2. 自主AI代理安全框架

• SAGA框架：提出了一个集中式架构，代理需要向一个提供者注册，由提供者管理联系信息、执行访问控制策略并发放用于细粒度交互控制的加密令牌。然而，这种集中式架构在可扩展性方面存在限制，并且没有解决逻辑层攻击向量或提供持久记忆安全性的形式化保证。
• 多代理安全研究：Schroeder de Witt识别了由代理交互产生的独特安全挑战，包括秘密勾结、协调群体攻击和跨系统安全漏洞传播等。Narajala和Narayan提出了一个全面的威胁模型，涵盖了认知架构漏洞、时间持久性威胁、操作执行漏洞、信任边界违规和治理规避等九个主要威胁。

3. 零信任架构在AI系统中的应用

• 零信任原则：零信任安全模型在企业环境中得到了广泛应用，其核心原则是“永不信任，始终验证”，要求持续进行身份验证和授权，这需要针对自主代理进行适应，因为这些代理在几乎无人监管的情况下运行。
• MAESTRO框架：Cloud Security Alliance开发的多代理安全威胁建模框架，提供了一个结构化的方法来构建基于资产的威胁档案、识别基础设施漏洞和开发安全策略。然而，该框架缺乏进行严格安全分析所需的数学形式化，并且没有为实现提供具体的架构指导。

4. 自主代理的身份管理

• 非人类身份（NHIs）：提出了管理与人类用户不同的代理身份的框架。这些身份必须是可验证的、可撤销的，并且能够支持细粒度的授权决策。
• 去中心化标识符（DIDs）和可验证凭证（VCs）：被提议作为解决代理身份管理挑战的解决方案。DIDs提供了一个不依赖于中心化权威机构的加密可验证身份锚点，而VCs则能够对代理的能力和授权进行细粒度的证明。

5. 形式化验证和安全分析

• 形式化方法：将形式化方法应用于AI代理安全是一个新兴的研究领域，有望提供严格的安全保证。Invariant Labs提出了一种系统，通过施加硬约束来限制AI代理的行为，并提供形式化安全保证。
• AI与形式化方法的结合：提出了将大型语言模型与形式化方法相结合的方法，以构建可信的AI系统。然而，将自然语言推理与形式化规范结合起来仍面临重大挑战。

6. 行为分析和异常检测

• Argos系统：展示了如何利用大型语言模型自动生成用于检测时间序列异常的规则，证明了代理不仅可以作为安全监控的对象，还可以作为安全过程的积极参与者。
• 代理行为分析：与传统用户行为分析不同，代理根据编程目标和约束进行操作，使其行为在某些方面更具可预测性，同时也可能采用更复杂的规避技术。挑战在于开发能够区分合法代理适应和恶意入侵的行为模型。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出一个统一的零信任安全架构来解决自主AI代理在“代理网络”中面临的逻辑层威胁，特别是针对逻辑层提示控制注入（LPCI）攻击的问题。以下是论文解决问题的具体方法和步骤：

1. 形式化威胁模型和LPCI分析

• 系统模型：将代理生态系统建模为一个分布式系统，每个代理由身份、记忆系统、规划和推理引擎、工具调用能力和安全状态等组成。特别关注代理的持久记忆系统，因为这是LPCI攻击的目标和持久化机制。
• LPCI攻击形式化定义：定义了LPCI攻击的核心机制，包括恶意负载注入函数、触发条件函数、隐蔽函数和损害函数。这些函数分别描述了恶意内容如何嵌入代理记忆、何时激活、如何躲避检测以及攻击对代理和环境的影响。
• 攻击生命周期模型：使用有限状态机（FSM）来建模LPCI攻击的生命周期，从初始侦察到最终影响的各个阶段，并定义了状态转移函数和概率模型，以量化攻击成功概率。

2. 零信任身份与访问管理（IAM）架构

• 零信任原则：应用“永不信任，始终验证”原则，要求对每个交互进行持续的身份验证和授权。
• 可验证代理身份架构：为每个代理构建了一个包含去中心化标识符（DID）、可验证凭证（VCs）、公私钥对、能力和上下文信息的丰富身份模型。DID作为身份锚点，VCs用于细粒度授权，公私钥对用于加密通信和身份验证。
• 代理命名服务（ANS）：提供了一个分布式、协议无关的系统，用于代理的发现和能力感知服务。ANS使用层次化命名结构，支持跨组织的协作和合规性。
• 动态访问控制框架：基于VCs实现细粒度、上下文感知的授权决策，支持时间绑定的授权和代理间的委托链。
• 信任计算与管理：通过行为、声誉、历史表现和合规性等多因素动态计算信任分数，并实施信任衰减机制，以确保实时反映代理的可信度。

3. 多层信任织物（Trust Fabric）架构

• 身份与发现层：通过ANS、DID/VC身份模型和联邦注册架构，实现安全、可验证的代理识别和能力感知发现服务。
• 组合与访问控制层：管理代理间的复杂交互，执行基于属性的访问控制（ABAC），支持代理间的委托链和多代理工作流。
• 部署与执行层：通过统一的全局会话管理和分布式策略执行点，确保在代理执行期间积极执行安全策略。
• 评估层（信任引擎）：持续评估代理行为，动态计算信任分数，影响整个架构的安全决策。
• 激励层：通过微观支付系统、基于声誉的定价、安全保证金和保险机制，提供经济激励，鼓励可信行为，抑制恶意活动。

4. 针对LPCI攻击的高级安全创新

• 信任自适应运行时环境（TARE）：根据代理的信任水平动态调整运行时环境的严格性，包括反射性隔离、即时（JIT）环境和动态资源分配。
• 因果链审计：通过跟踪和分析代理行为之间的因果关系，识别复杂攻击模式，并使用有向无环图（DAG）建模因果关系。
• 动态身份与行为认证：基于行为模式和实时认证机制，提供持续的身份验证，包括行为生物识别、多因素认证和连续身份挑战。

5. 形式化安全分析与评估

• 形式化安全证明：通过数学证明，展示了在多层安全架构下，LPCI攻击的成功概率是有界的。
• 威胁缓解分析：详细分析了架构如何针对各种威胁类别提供保护，并评估了剩余风险。
• 性能评估：分析了安全机制的计算开销、通信复杂性和存储需求，并验证了架构的可扩展性。
• 与现有方法的比较：通过多维度比较，展示了所提架构在LPCI保护、形式化保证、可扩展性和实现复杂性方面的优势。

6. 实现考虑和未来工作

• 分阶段部署：建议逐步部署架构，从核心身份和发现服务开始，逐步集成高级安全功能。
• 性能优化：提出了一系列性能优化策略，包括缓存、批处理、并行计算和硬件加速。
• 监管合规：支持GDPR、HIPAA和SOX等法规，通过加密、审计跟踪、隐私控制和自动化合规报告。
• 未来研究方向：包括高级行为分析、量子安全、联邦学习、经济安全模型和自主安全响应等领域。

通过这些方法，论文不仅提供了针对LPCI攻击的全面防御策略，还为构建安全、弹性且可信的代理生态系统奠定了理论和实践基础。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中提到了多种实验和验证方法，用于确保所提出的统一零信任安全架构的有效性和实用性。这些实验和验证方法包括：

1. LPCI-Fuzz: 对抗性模拟框架

• 攻击模板库：开发了一个攻击模板库，用于生成和模拟各种LPCI攻击。这些攻击模板包括时间延迟触发器、语义混淆和上下文感知激活等。
• 运行时检测：通过eBPF探针钩住代理的内存和API，使用污点分析（动态/静态混合）跟踪负载传播。
• 评估指标：定义了一系列评估指标，如内存驻留深度、触发规避率和信任分数影响等，用于量化系统的安全性和性能。

2. 形式化验证

• 模型检查和定理证明：使用TLA+和TLC模型检查器对关键安全属性进行形式化验证。这些属性包括代理保密性、记忆完整性、代理身份验证和系统可用性。
• 定理证明：通过数学证明展示了在多层安全架构下，LPCI攻击的成功概率是有界的。具体地，证明了以下定理：
  • LPCI抵抗保证：在有k个独立安全层的架构下，LPCI攻击的成功概率被限制为： [ P_{\text{LPCI success}} \leq \epsilon \cdot \prod_{i=1}^{k} (1 - P_{\text{detection}_i}) ]
  • 信任收敛：在正常运行条件下，系统的信任分数会收敛到稳定的平衡值。
  • 身份唯一性：在基于DID的身份系统下，身份碰撞的概率是微不足道的。

3. 安全测试

• 渗透测试：对系统组件进行模拟攻击，以评估系统的安全性和防御能力。
• 模糊测试：自动化测试输入验证和错误处理，以发现潜在的安全漏洞。
• 红队演练：由安全专家进行对抗性测试，以评估系统的安全性和弹性。
• 漏洞扫描：使用自动化工具扫描已知漏洞，以确保系统的安全性。

4. 模拟研究

• 蒙特卡洛模拟：通过蒙特卡洛模拟评估系统在不同攻击场景和操作条件下的行为。模拟研究包括：
  • 攻击成功率：在不同配置下成功攻击的概率。
  • 性能影响：安全措施对系统性能的影响。
  • 可扩展性限制：在安全约束下系统的最大容量。
  • 信任动态：信任分数随时间的演变。

5. 原型实现

• 核心功能实现：开发了一个原型系统，以验证所提出架构的可行性。原型系统提供了以下核心功能：
  • LPCI攻击检测：通过分析代理操作的逻辑流程，检测潜在的恶意行为模式。
  • 代理信任评分框架：基于历史代理活动数据计算代理的信任度量。
  • 代理身份管理：提供安全的代理注册、身份验证和溯源跟踪功能。
• 开源代码：原型系统的源代码公开可用，以供进一步研究和验证。

6. 实际评估

• 真实世界测试：在实际环境中对原型系统进行测试，以验证理论预测并识别实际挑战。这些测试包括在不同规模和复杂度的代理网络中的部署和评估。

通过这些实验和验证方法，论文不仅在理论上证明了所提出架构的有效性，还在实践中展示了其可行性和实用性。这些实验结果为构建安全、弹性且可信的代理生态系统提供了有力的支持。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

Authors: Ken Huang, Yasir Mehmood, Hammad Atta, Jerry Huang, Muhammad Zeeshan Baig, Sree Bhargavi Balija

Categories: cs.CR, cs.AI, cs.ET

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.12259v2.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.12259v2

Published: 2025-08-17T06:52:39Z

---

9. CrafterDojo: A Suite of Foundation Models for Building Open-Ended Embodied Agents in Crafter

Developing general-purpose embodied agents is a core challenge in AI. Minecraft provides rich complexity and internet-scale data, but its slow speed and engineering overhead make it unsuitable for rapid prototyping. Crafter offers a lightweight alternative that retains key challenges from Minecraft, yet its use has remained limited to narrow tasks due to the absence of foundation models that have driven progress in the Minecraft setting. In this paper, we present CrafterDojo, a suite of foundation models and tools that unlock the Crafter environment as a lightweight, prototyping-friendly, and Minecraft-like testbed for general-purpose embodied agent research. CrafterDojo addresses this by introducing CrafterVPT, CrafterCLIP, and CrafterSteve-1 for behavior priors, vision-language grounding, and instruction following, respectively. In addition, we provide toolkits for generating behavior and caption datasets (CrafterPlay and CrafterCaption), reference agent implementations, benchmark evaluations, and a complete open-source codebase.

中文摘要

开发通用的具身智能体是人工智能中的一个核心挑战。Minecraft 提供了丰富的复杂性和互联网规模的数据，但其速度慢和工程开销大使其不适用于快速原型开发。Crafter 提供了一个轻量级的替代方案，保留了 Minecraft 的关键挑战，但由于缺乏推动 Minecraft 环境进展的基础模型，其使用仍然局限于狭窄的任务。在本文中，我们提出了 CrafterDojo，一套基础模型和工具，解锁 Crafter 环境，作为一个轻量级、原型友好、类似 Minecraft 的通用具身智能体研究测试平台。CrafterDojo 通过引入 CrafterVPT、CrafterCLIP 和 CrafterSteve-1 来解决这个问题，分别用于行为先验、视觉语言基础和指令跟随。此外，我们提供了用于生成行为和字幕数据集的工具包（CrafterPlay 和 CrafterCaption）、参考智能体实现、基准评估以及完整的开源代码库。

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工智能领域中开发通用型具身智能体（embodied agents）所面临的挑战，特别是在轻量级环境中进行快速原型设计和实验的问题。具体来说，论文的主要目标是：

1. 提供一个轻量级的具身智能体研究平台：Minecraft 是一个广泛使用的具身智能体研究平台，但由于其模拟速度慢、工程开销大，不适合快速原型设计和迭代。Crafter 是一个轻量级的替代方案，但缺乏像 Minecraft 那样的基础模型（foundation models），限制了其在通用具身智能体研究中的应用。因此，论文提出了 CrafterDojo，一个包含基础模型和工具的套件，旨在将 Crafter 环境打造成一个轻量级、适合原型设计且类似 Minecraft 的通用具身智能体研究平台。

2. 开发基础模型以支持具身智能体的研究：为了使 Crafter 环境能够支持复杂的具身智能体研究，论文介绍了三个基础模型：

   • CrafterVPT（C-VPT）：用于行为先验（behavior priors），帮助智能体学习基本的行为模式。
   • CrafterCLIP（C-CLIP）：用于视觉-语言对齐（vision-language grounding），使智能体能够理解语言指令与环境中的视觉信息之间的关系。
   • CrafterSteve-1（C-Steve-1）：用于指令跟随（instruction following），使智能体能够根据自然语言指令执行任务。

3. 提供数据集生成工具：由于 Crafter 环境缺乏像 Minecraft 那样的大规模行为和描述数据，论文开发了两个自动数据集生成工具：

   • Expert Behavior Generator：用于生成行为数据集 CrafterPlay，包含大量的专家行为演示。
   • Caption Generator：用于生成描述数据集 CrafterCaption，包含大量的视频片段及其对应的描述性文字。
4. 提供参考实现和评估基准：论文提供了基于这些基础模型的参考智能体实现，并在关键基准上进行了全面的性能评估，以验证模型和数据集的有效性和泛化能力。此外，论文还提供了完整的开源代码库，以便研究人员能够轻松采用、复现和进一步研究。

总的来说，这篇论文的目标是通过提供一套完整的工具和模型，降低在 Crafter 环境中进行通用

Authors: Junyeong Park, Hyeonseo Cho, Sungjin Ahn

Categories: cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.13530v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.13530v1

Published: 2025-08-19T05:43:19Z

---

10. MedKGent: A Large Language Model Agent Framework for Constructing Temporally Evolving Medical Knowledge Graph

The rapid expansion of medical literature presents growing challenges for structuring and integrating domain knowledge at scale. Knowledge Graphs (KGs) offer a promising solution by enabling efficient retrieval, automated reasoning, and knowledge discovery. However, current KG construction methods often rely on supervised pipelines with limited generalizability or naively aggregate outputs from Large Language Models (LLMs), treating biomedical corpora as static and ignoring the temporal dynamics and contextual uncertainty of evolving knowledge. To address these limitations, we introduce MedKGent, a LLM agent framework for constructing temporally evolving medical KGs. Leveraging over 10 million PubMed abstracts published between 1975 and 2023, we simulate the emergence of biomedical knowledge via a fine-grained daily time series. MedKGent incrementally builds the KG in a day-by-day manner using two specialized agents powered by the Qwen2.5-32B-Instruct model. The Extractor Agent identifies knowledge triples and assigns confidence scores via sampling-based estimation, which are used to filter low-confidence extractions and inform downstream processing. The Constructor Agent incrementally integrates the retained triples into a temporally evolving graph, guided by confidence scores and timestamps to reinforce recurring knowledge and resolve conflicts. The resulting KG contains 156,275 entities and 2,971,384 relational triples. Quality assessments by two SOTA LLMs and three domain experts demonstrate an accuracy approaching 90%, with strong inter-rater agreement. To evaluate downstream utility, we conduct RAG across seven medical question answering benchmarks using five leading LLMs, consistently observing significant improvements over non-augmented baselines. Case studies further demonstrate the KG’s value in literature-based drug repurposing via confidence-aware causal inference.

中文摘要

医疗文献的快速扩展给在大规模上构建和整合领域知识带来了日益增长的挑战。知识图（KG）通过支持高效检索、自动推理和知识发现，提供了一个有前景的解决方案。然而，目前的KG构建方法通常依赖于具有有限泛化能力的监督式管道，或天真地聚合大型语言模型（LLMs）的输出，将生物医学语料视为静态，忽视了不断演变知识的时间动态和上下文不确定性。为了应对这些限制，我们引入了MedKGent，这是一个用于构建时间演变医疗KG的LLM代理框架。利用1975年至2023年间发布的超过1000万篇PubMed摘要，我们通过细粒度的每日时间序列模拟生物医学知识的出现。MedKGent通过两个专门的代理逐日递增地构建KG，这两个代理由Qwen2.5-32B-Instruct模型支持。提取代理识别知识三元组并通过基于采样的估计分配置信度分数，这些分数用于过滤低置信度的提取，并为后续处理提供信息。构建代理逐步将保留的三元组集成到一个时间演变图中，依据置信度分数和时间戳来强化重复的知识并解决冲突。最终生成的KG包含156,275个实体和2,971,384个关系三元组。由两个尖端LLM和三位领域专家进行的质量评估表明准确率接近90%，并且具有强烈的评估者一致性。为了评估下游效用，我们在七个医疗问答基准上进行了RAG，使用五个领先的LLM，始终观察到相较于未增强基线的显著改善。案例研究进一步展示了KG在基于文献的药物重定位中的价值，通过关注置信度的因果推断。

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从大规模医学文献中构建动态演化的医学知识图谱（Medical Knowledge Graph, KG）的问题。具体来说，它旨在克服现有知识图谱构建方法的局限性，这些局限性包括：

1. 现有方法的局限性：

   • 监督学习方法的局限性：传统的知识图谱构建方法通常依赖于监督学习，需要大量的标注数据进行训练，且这些方法在处理新的关系类型时缺乏灵活性，需要重新标注和训练。
   • 大型语言模型（LLM）方法的局限性：虽然LLM在知识提取方面表现出色，但现有的基于LLM的方法通常将医学文献视为静态的，忽略了知识随时间的演变和上下文的不确定性。

2. 医学知识的动态性：

   • 医学知识是动态发展的，新的研究发现可能会修正、补充或推翻旧的知识。因此，构建的知识图谱需要能够反映这种动态变化，而不是简单地将所有知识静态地聚合在一起。

3. 知识的可信度和冲突解决：

   • 在构建知识图谱时，需要评估提取知识的可信度，并解决不同文献中可能存在的矛盾信息。现有的方法在这方面往往缺乏有效的机制。

为了解决这些问题，论文提出了MedKGent框架，通过模拟生物医学知识的出现过程，以细粒度的日序列方式增量构建知识图谱，从而捕捉医学知识的动态演变，并通过置信度评分和时间戳来增强知识的可信度和一致性。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与医学知识图谱构建和大型语言模型（LLM）相关的研究工作。这些研究可以分为以下几个主要领域：

1. 知识图谱构建的传统方法

• 规则基方法：依赖于专家定义的模式和领域特定的启发式规则来提取实体和关系。例如：
  • Georgios Petasis等人（2001）提出的基于机器学习的规则基命名实体识别和分类系统。
  • Ji-Hwan Kim等人（2000）提出的用于语音输入的规则基命名实体分类系统。
  • Yusuke Miyao等人（2009）提出的用于蛋白质-蛋白质相互作用提取的自然语言解析器评估。
• 学习基方法：利用机器学习和深度学习技术来提取实体和关系。例如：
  • Lishuang Li等人（2009）提出的基于条件随机场（CRF）的两阶段生物医学命名实体识别方法。
  • Fei Li等人（2017）提出的用于生物医学文本中实体和关系联合提取的神经模型。
  • Jacob Devlin等人（2019）提出的BERT模型，用于语言理解的预训练深度双向变换器。
  • Jinhyuk Lee等人（2020）提出的BioBERT模型，专门用于生物医学文本挖掘的预训练语言表示模型。

2. 大型语言模型（LLM）在知识图谱构建中的应用

• LLM在知识图谱构建中的优势：LLM能够通过少量的提示（prompt engineering）来提取关系，无需固定的模式或大量的标注数据。例如：
  • Dawei Li等人（2024）提出的DALK框架，用于通过科学文献回答阿尔茨海默病问题。
  • Huaiyuan Ying等人（2024）提出的CoRTEx方法，通过对比学习来表示术语并构建生物医学知识图谱。
  • Lang Cao等人（2024）提出的基于本体增强的LLM的罕见病知识图谱自动构建系统。
• LLM在生物医学领域的应用：LLM在生物医学领域的应用逐渐增多，包括但不限于知识图谱构建。例如：
  • OpenAI的GPT-4（2023）和GPT-4.1（2025）在生物医学信息提取中的应用。
  • Aixin Liu等人（2024）提出的DeepSeek-v3模型，用于生物医学领域的知识图谱构建和推理。

3. 知识图谱在生物医学中的应用

• 知识图谱在生物医学中的应用：知识图谱在生物医学领域有广泛的应用，包括药物再利用、疾病-基因关联、临床决策支持等。例如：
  • David N Nicholson和Casey S Greene（2020）提出的构建知识图谱及其在生物医学中的应用。
  • Zhenxiang Gao等人（2022）提出的KG-Predict框架，用于药物再利用的知识图谱计算方法。
  • Shuangjia Zheng等人（2021）提出的PharmKG，一个专门用于生物医学数据挖掘的知识图谱基准。

4. 知识图谱的质量评估和优化

• 知识图谱的质量评估：评估知识图谱的质量是确保其可靠性和可用性的关键。例如：
  • Bowen Gu等人（2024）提出的KGValidator框架，用于自动验证知识图谱构建的质量。
  • Xuezhi Wang等人（2025）提出的自一致性（self-consistency）方法，用于提高LLM在链式推理中的表现。
  • Amir Taubenfeld等人（2025）提出的通过置信度提高LLM的自一致性。

这些相关研究为MedKGent框架的提出提供了理论和技术基础，同时也展示了该领域内的最新进展和挑战。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出一个名为 MedKGent 的框架来解决如何从大规模医学文献中构建动态演化的医学知识图谱（Medical Knowledge Graph, KG）的问题。MedKGent 框架的核心思想是利用大型语言模型（LLM）的能力，结合细粒度的时间序列数据，增量地构建一个能够反映医学知识动态变化的知识图谱。以下是 MedKGent 框架解决该问题的具体方法和步骤：

1. 数据收集与预处理

• 数据来源：选择 PubMed 摘要作为主要数据源，因为它们提供了结构化的、信息密集的研究成果摘要。
• 数据筛选：从超过 2000 万条 PubMed 摘要中，通过排除下载失败或缺乏摘要内容的条目，以及根据摘要长度和出版年份进行筛选，最终保留了 10,014,314 条摘要。
• 时间序列构建：将这些摘要组织成从 1975 年 1 月 1 日到 2023 年 12 月 31 日的细粒度日时间序列，以便进行高分辨率的时间分析。

2. MedKGent 框架设计

MedKGent 框架由两个协同工作的智能体（Extractor Agent 和 Constructor Agent）组成，它们基于开源的 Qwen2.5-32B-Instruct 模型构建。

2.1 Extractor Agent（提取器智能体）

• 实体识别：使用 PubTator3 工具识别摘要中的生物医学实体，包括基因、疾病、化学物质、变异、物种和细胞系等六类，并为每个实体分配唯一标识符，以实现实体消歧。
• 关系提取：利用 LLM 推理生物医学实体对之间的语义关系。定义了 12 种核心生物医学关系类型，包括双向关系（如关联、负相关、正相关等）和单向关系（如因果、抑制、治疗等）。
• 置信度估计：通过基于采样的置信度估计方法为每个提取的关系三元组分配初始置信度分数。对每个提取提示进行多次并行 LLM 推理，计算每个三元组在输出中的频率，并将其作为置信度分数。
• 数据过滤与富集：过滤掉低置信度的三元组（分数 < 0.6），并为保留的三元组添加额外的属性信息，如精确关键词和语义嵌入，以支持下游应用。

2.2 Constructor Agent（构建器智能体）

• 图数据库交互：将提取的三元组逐步整合到动态演化的时序图中，通过与 Neo4j 图数据库的持续交互实现。
• 知识更新与强化：当遇到新的三元组时，如果图中不存在对应的头实体或尾实体，则插入新节点并创建新边；如果存在，则根据置信度分数更新图中的知识，增强重复出现的知识的置信度。
• 冲突解决：当同一实体对存在多个关系时，调用 LLM 来解决冲突，选择最合适的单一关系，并考虑现有和新关系的置信度分数和时间戳。

3. 知识图谱的结构特征

• 节点和关系分布：最终构建的知识图谱包含 156,275 个节点和 2,971,384 个关系三元组。节点主要由基因和化学物质组成，关系类型以“关联”最为常见。
• 置信度分布：关系三元组的置信度分数主要集中在高置信度区间，特别是 0.95，这反映了在图构建过程中由于三元组重复出现而导致的置信度累积增加。

4. 质量评估

• 自动化评估：使用 GPT-4.1 和 DeepSeek-v3 两个最先进的 LLM 对提取的关系三元组进行评估，采用四级评分标准（正确、可能正确、可能错误、错误）。
• 人工评估：由三位领域专家对随机选择的子集进行独立评估，验证提取的准确性。
• 评估结果：自动化评估和人工评估均显示出高准确率（接近 90%），且评估者之间有很强的一致性。

5. 下游应用评估

• 医学问答任务：在七个医学问答基准数据集上评估构建的知识图谱作为检索增强生成（RAG）信息源的下游效用，包括 MMLU-Med、MedQA-US、PubMedQA*、BioASQ-Y/N 以及 MedDDx-Basic、MedDDx-Intermediate 和 MedDDx-Expert。
• 性能提升：在所有数据集上，使用知识图谱增强的 LLM 在零样本设置下的一致性表现优于仅使用内部知识的直接回答，特别是在需要更深层次临床推理的任务中，如 MedQA-US 和 MedDDx 套件。

6. 文献基础的发现和药物再利用

• 案例研究：以 tocilizumab 为例，展示了知识图谱在文献基础的发现和药物再利用中的潜力。通过基于置信度的因果推理，识别出 tocilizumab 与 COVID-19 之间的潜在治疗关联，这一预测后来得到了独立研究的证实。

总结

MedKGent 框架通过结合 LLM 的强大语言理解和生成能力以及细粒度时间序列数据的动态处理，有效地解决了从大规模医学文献中构建动态演化的医学知识图谱的问题。该框架不仅能够捕捉医学知识的动态变化，还能通过置信度评分和时间戳增强知识的可信度和一致性，为临床决策支持、医学研究和 AI 驱动的发现提供了一个可靠的知识基础。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验来验证 MedKGent 框架的有效性和实用性：

1. 知识图谱构建实验

• 数据收集与预处理：从 PubMed 收集了超过 2000 万条摘要，经过筛选后保留了 10,014,314 条摘要，并将其组织成从 1975 年 1 月 1 日到 2023 年 12 月 31 日的细粒度日时间序列。
• 知识图谱构建：使用 MedKGent 框架，通过 Extractor Agent 和 Constructor Agent 逐步构建知识图谱。最终构建的知识图谱包含 156,275 个节点和 2,971,384 个关系三元组。

2. 质量评估实验

• 自动化评估：
  • 使用 GPT-4.1 和 DeepSeek-v3 两个最先进的 LLM 对提取的关系三元组进行评估，采用四级评分标准（3.0: 正确, 2.0: 可能正确, 1.0: 可能错误, 0.0: 错误）。
  • 评估结果表明，GPT-4.1 和 DeepSeek-v3 的评估准确率分别为 85.44% 和 88.10%，显示出高准确率和强一致性。
• 人工评估：
  • 由三位领域专家对随机选择的 400 条摘要（1,060 个三元组）进行独立评估，采用相同的四级评分标准。
  • 评估结果表明，所有三位专家的评估准确率均超过 86%，显示出高一致性和可靠性。
• 评估者一致性分析：
  • 计算所有评估者（包括两位 LLM 和三位专家）之间的 Cohen’s kappa 系数，结果显示大部分评估者之间的一致性系数超过 0.6，表明评估结果具有较高的可靠性。

3. 下游应用评估实验

• 医学问答任务：
  • 在七个医学问答基准数据集上评估构建的知识图谱作为检索增强生成（RAG）信息源的下游效用，包括 MMLU-Med、MedQA-US、PubMedQA*、BioASQ-Y/N 以及 MedDDx-Basic、MedDDx-Intermediate 和 MedDDx-Expert。
  • 使用五种领先的 LLM（GPT-4-turbo、GPT-3.5-turbo、DeepSeek-v3、Qwen-Max 和 Qwen-Plus）进行评估，比较直接回答（无 RAG）和 RAG 条件下的性能。
  • 结果表明，在所有数据集上，RAG 条件下的性能均优于直接回答，特别是在需要更深层次临床推理的任务中，如 MedQA-US 和 MedDDx 套件，性能提升更为显著。

4. 文献基础的发现和药物再利用实验

• 案例研究：
  • 以 tocilizumab 为例，展示了知识图谱在文献基础的发现和药物再利用中的潜力。
  • 通过基于置信度的因果推理，识别出 tocilizumab 与 COVID-19 之间的潜在治疗关联，并通过后续研究验证了这一预测。
  • 该案例展示了知识图谱在识别未报告的化学-疾病治疗关联和指导假设驱动的药物再定位方面的价值。

5. 知识图谱的结构特征分析

• 节点和关系分布：
  • 分析了知识图谱中节点和关系的分布情况，结果显示节点主要由基因和化学物质组成，关系类型以“关联”最为常见。
  • 关系三元组的置信度分数主要集中在高置信度区间，特别是 0.95，反映了在图构建过程中由于三元组重复出现而导致的置信度累积增加。
• 子图可视化：
  • 以 COVID-19 为中心节点，可视化了其周围的五个关系三元组，展示了知识图谱的结构和节点属性。

这些实验结果表明，MedKGent 框架不仅能够高效地从大规模医学文献中构建动态演化的知识图谱，而且在质量和下游应用方面表现出色，具有广泛的应用前景。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管 MedKGent 框架在构建动态演化的医学知识图谱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。以下是一些潜在的研究方向：

1. 数据源的扩展

• 多源数据融合：目前 MedKGent 主要依赖 PubMed 摘要作为数据源。可以考虑整合其他类型的医学数据，如临床试验注册信息、电子健康记录（EHRs）、医学图像和基因组数据等。这将有助于构建更全面和多维度的医学知识图谱。
• 数据质量提升：进一步优化数据预处理步骤，以提高数据的质量和完整性。例如，可以开发更先进的文本清洗和标准化方法，以减少噪声和错误。

2. 知识图谱的动态更新

• 实时更新机制：目前 MedKGent 以日为单位进行知识图谱的增量更新。可以探索更细粒度的更新机制，如实时或小时级别的更新，以更好地反映医学知识的快速变化。
• 知识的时效性评估：开发方法来评估知识图谱中知识的时效性，自动识别和标记过时或被新证据推翻的知识，以保持知识图谱的准确性和可靠性。

3. 置信度评分机制的改进

• 更复杂的置信度模型：目前的置信度评分基于简单的频率统计。可以探索更复杂的置信度模型，如贝叶斯方法或不确定性量化技术，以提供更精细的置信度估计。
• 置信度的动态调整：开发机制以动态调整置信度，根据新证据的出现和知识的演变，自动更新知识图谱中关系的置信度。

4. 知识图谱的可解释性和透明度

• 解释生成：开发方法为知识图谱中的知识提供解释，例如通过生成自然语言描述或可视化工具，帮助用户理解知识的来源和推理过程。
• 知识溯源：进一步增强知识的溯源能力，不仅记录知识的来源文献，还能追溯知识的演变路径和相关证据链。

5. 下游应用的拓展

• 临床决策支持：探索知识图谱在临床决策支持系统中的更广泛应用，如开发基于知识图谱的诊断辅助工具、治疗方案推荐系统等。
• 药物发现和再利用：进一步利用知识图谱进行药物发现和再利用，例如通过多跳推理和因果推断，识别潜在的药物靶点和新的治疗途径。
• 个性化医疗：结合患者的个体特征，如基因信息、病史等，构建个性化的医学知识图谱，以支持精准医疗。

6. 模型的可扩展性和性能优化

• 分布式计算：随着数据量的增加，知识图谱的构建和更新需要更高效的计算资源。可以探索分布式计算和并行处理技术，以提高框架的可扩展性和性能。
• 模型优化：进一步优化 LLM 的性能，例如通过微调、模型压缩或开发更高效的模型架构，以提高知识提取和推理的效率。

7. 跨领域应用

• 跨领域知识图谱：探索将 MedKGent 框架扩展到其他领域，如公共卫生、环境科学等，构建跨领域的知识图谱，以支持更广泛的应用。
• 多语言支持：开发多语言版本的知识图谱，以支持不同语言背景的用户和研究者。

8. 伦理和法律问题

• 数据隐私和安全：随着数据源的扩展和多源数据的融合，需要进一步考虑数据隐私和安全问题，确保符合相关法律法规。
• 伦理审查：在知识图谱的应用中，如临床决策支持和药物再利用，需要进行伦理审查，确保应用的合理性和安全性。

这些方向不仅有助于进一步提升 MedKGent 框架的性能和实用性，还能为医学知识图谱的研究和应用带来更广泛的前景。

Q: 总结一下论文的主要内容

Authors: Duzhen Zhang, Zixiao Wang, Zhong-Zhi Li, Yahan Yu, Shuncheng Jia, Jiahua Dong, Haotian Xu, Xing Wu, Yingying Zhang, Tielin Zhang, Jie Yang, Xiuying Chen, Le Song

Categories: cs.CL, cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.12393v2.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.12393v2

Published: 2025-08-17T15:14:03Z

---

AI Domain Papers

1. ComputerRL: Scaling End-to-End Online Reinforcement Learning for Computer Use Agents

We introduce ComputerRL, a framework for autonomous desktop intelligence that enables agents to operate complex digital workspaces skillfully. ComputerRL features the API-GUI paradigm, which unifies programmatic API calls and direct GUI interaction to address the inherent mismatch between machine agents and human-centric desktop environments. Scaling end-to-end RL training is crucial for improvement and generalization across diverse desktop tasks, yet remains challenging due to environmental inefficiency and instability in extended training. To support scalable and robust training, we develop a distributed RL infrastructure capable of orchestrating thousands of parallel virtual desktop environments to accelerate large-scale online RL. Furthermore, we propose Entropulse, a training strategy that alternates reinforcement learning with supervised fine-tuning, effectively mitigating entropy collapse during extended training runs. We employ ComputerRL on open models GLM-4-9B-0414 and Qwen2.5-14B, and evaluate them on the OSWorld benchmark. The AutoGLM-OS-9B based on GLM-4-9B-0414 achieves a new state-of-the-art accuracy of 48.1%, demonstrating significant improvements for general agents in desktop automation. The algorithm and framework are adopted in building AutoGLM (Liu et al., 2024a)

中文摘要

我们介绍了ComputerRL，一个用于自主桌面智能的框架，使代理能够熟练操作复杂的数字工作空间。ComputerRL具有API-GUI范式，它统一了程序化API调用和直接GUI交互，以解决机器代理与以人为中心的桌面环境之间的固有不匹配。扩展端到端强化学习训练对于提高和推广不同桌面任务至关重要，但由于环境效率低下和长期训练中的不稳定性，仍然具有挑战性。为了支持可扩展和稳健的训练，我们开发了一种分布式强化学习基础设施，能够协调数千个并行虚拟桌面环境，从而加速大规模在线强化学习。此外，我们提出了Entropulse，一种训练策略，通过交替使用强化学习和监督微调，有效缓解了长时间训练运行中的熵崩溃。我们在开放模型GLM-4-9B-0414和Qwen2.5-14B上应用ComputerRL，并在OSWorld基准上对其进行评估。基于GLM-4-9B-0414的AutoGLM-OS-9B达到了48.1%的新最优准确率，显示出桌面自动化一般代理的显著改进。该算法和框架被用于构建AutoGLM（Liu et al.，2024a）。

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构建能够自主操作复杂数字工作空间的智能桌面代理（computer use agents）的问题。具体而言，它旨在解决以下几个关键挑战：

1. 人机交互范式的不匹配：

   • 现有的图形用户界面（GUI）是为人类设计的，对于机器代理来说，模拟人类操作是复杂且低效的。论文提出了一个新的交互范式——API-GUI，通过结合程序化的API调用和直接的GUI交互，解决了机器代理与人类中心的桌面环境之间的固有不匹配问题。

2. 强化学习（RL）训练的可扩展性和稳定性：

   • 强化学习在桌面自动化任务中具有潜力，但其实际应用受到计算复杂性和方法论挑战的限制。论文开发了一个分布式强化学习基础设施，能够协调数千个并行虚拟桌面环境，加速大规模在线强化学习的训练过程。

3. 长期训练中的熵崩溃问题：

   • 在长时间的强化学习训练中，模型的探索能力往往会因为熵的下降而减弱，导致训练停滞。论文提出了一种名为Entropulse的训练策略，通过交替进行强化学习和监督微调（SFT），有效地缓解了熵崩溃问题，提高了训练效率和最终性能。

4. 提升桌面自动化任务的性能和泛化能力：

   • 论文通过在OSWorld基准测试上的评估，展示了其方法在桌面自动化任务中的显著改进，特别是在多应用设置和复杂推理任务中表现出色，实现了更高的成功率和执行效率。

综上所述，这篇论文的目标是通过提出一个新的框架和训练方法，显著提升智能桌面代理在复杂任务中的操作能力和泛化性能，从而推动人机交互向更高层次的智能化发展。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与计算机使用代理（computer use agents）相关的研究工作，这些研究涵盖了从基础的图形用户界面（GUI）代理开发到强化学习（RL）在桌面自动化任务中的应用等多个方面。以下是一些主要的相关研究：

图形用户界面（GUI）代理开发

• Agent S2 (Agashe et al., 2025)：提出了一个组合式的通用-专家框架，用于计算机使用代理，旨在通过专家模型的协同工作来提升代理在复杂任务中的表现。
• UI-TARS (Qin et al., 2025)：这是一个用于自动化GUI交互的原生代理系统，通过模仿人类操作来完成任务，展示了在特定任务上的高效性。
• InfantAgent (Lei et al., 2024)：一个集成了工具和逻辑驱动的代理，专注于成本效益的API使用，展示了在资源受限环境下的应用潜力。
• Aria-UI (Yang et al., 2024)：提出了一个用于GUI指令可视化的系统，通过视觉锚点来提高代理对GUI操作的理解和执行能力。
• Aguvis (Xu et al., 2024)：这是一个统一的纯视觉代理系统，用于自主GUI交互，强调了视觉感知在代理操作中的重要性。

强化学习（RL）在桌面自动化中的应用

• ARPO (Lu et al., 2025)：提出了一种端到端的策略优化方法，通过经验回放来提升GUI代理的性能，展示了强化学习在策略优化中的潜力。
• Dapo (Yu et al., 2025)：这是一个开源的强化学习系统，专注于大规模训练，为强化学习在复杂任务中的应用提供了基础架构支持。
• Group-in-Group Policy Optimization (GRPO) (Shao et al., 2024)：提出了一种群体策略优化算法，通过分组优化来提高策略学习的效率和稳定性。
• Areal (Fu et al., 2025)：这是一个大规模异步强化学习系统，用于语言推理任务，展示了异步训练在提高训练效率方面的优势。

大语言模型（LLM）在代理中的应用

• GLM-130b (Zeng et al., 2022)：这是一个开源的双语预训练模型，为大语言模型在多语言环境中的应用提供了基础。
• Qwen (Bai et al., 2023a)：这是一个强大的多模态语言模型，展示了在处理复杂任务时的语言理解和生成能力。
• Gemini (Gemini Team, 2023)：这是一个高度多模态的模型家族，强调了多模态感知在复杂任务中的重要性。

评估和基准测试

• OSWorld (Xie et al., 2024)：这是一个用于评估多模态代理在真实计算机环境中执行开放性任务的基准测试，为桌面自动化任务的评估提供了标准化的框架。
• AgentBench (Liu et al., 2023)：这是一个用于评估大语言模型作为代理的基准测试，涵盖了多种任务类型，为代理的综合评估提供了工具。

这些相关研究为本文提出的COMPUTERRL框架提供了理论和技术基础，同时也展示了该领域内的研究进展和挑战。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出一个名为COMPUTERRL的框架来解决智能桌面代理（computer use agents）在复杂任务操作中的挑战。该框架通过以下几个关键创新来解决上述问题：

1. API-GUI交互范式

• 问题：现有的GUI代理主要依赖于模仿人类操作，这不仅效率低下，而且难以处理复杂的任务。此外，现有的API调用方法虽然高效，但灵活性不足，且许多应用出于安全考虑限制了API访问。
• 解决方案：论文提出了一个结合API调用和GUI操作的API-GUI范式。通过自动构建的大规模API生态系统，该范式使代理能够超越人类操作的固有偏差，采用更机器友好的方式进行设备交互。具体来说，API-GUI范式通过以下步骤实现：
  • 需求分析：利用大语言模型（LLM）分析用户提供的任务示例，提取必要的功能需求，并生成相应的API接口。
  • API实现：根据生成的接口定义，利用目标应用的Python库实现API功能，并加入错误处理和日志记录机制。
  • 测试用例生成：自动生成测试用例，确保API的正确性和鲁棒性。

2. 分布式强化学习基础设施

• 问题：现有的强化学习（RL）训练方法在计算复杂性和方法论上存在挑战，特别是在大规模训练时，环境的效率和稳定性成为瓶颈。
• 解决方案：论文开发了一个分布式RL基础设施，能够协调数千个并行虚拟桌面环境，显著加速大规模在线RL训练。该基础设施的主要特点包括：
  • 标准化、解耦接口：通过AgentBench API提供统一的模块化接口，使环境执行与计算后端解耦。
  • 轻量级高效的虚拟机部署：利用qemu-in-docker技术，优化虚拟机镜像，减少资源消耗，提高并发环境的密度。
  • 分布式多节点集群：通过gRPC协议连接多个CPU节点，实现分布式集群管理，支持大规模并行训练。
  • Web可视化和监控：提供Web界面，实时监控环境状态、代理状态和集群资源分配，提高实验的透明度和可操作性。

3. Entropulse训练策略

• 问题：在长时间的强化学习训练中，模型的探索能力往往会因为熵的下降而减弱，导致训练停滞。
• 解决方案：论文提出了一种名为Entropulse的训练策略，通过交替进行强化学习和监督微调（SFT），有效缓解了熵崩溃问题。具体步骤如下：
  • 行为克隆（BC）冷启动：利用多个大语言模型生成高质量的交互轨迹，为模型提供基础能力。
  • 第一步强化学习（RL Phase 1）：通过规则化的奖励信号进行强化学习，优化代理的行为。
  • Entropulse阶段：在RL训练中收集成功的轨迹，用于SFT训练，恢复模型的探索能力。
  • 第二步强化学习（RL Phase 2）：在恢复探索能力后，继续进行强化学习，进一步提升模型性能。

4. 实验验证

• 问题：如何验证提出的框架和方法的有效性？
• 解决方案：论文在OSWorld基准测试上对提出的框架进行了广泛的评估，与现有的最先进模型进行了比较。实验结果表明，基于GLM-4-9B-0414的AUTOGLM-OS-9B模型在OSWorld上的成功率达到48.1%，显著优于其他模型，如OpenAI CUA o3（42.9%）、UI-TARS-1.5（42.5%）和Anthropic Claude Sonnet 4（30.7%）。

总结

通过上述创新，COMPUTERRL框架不仅解决了现有GUI代理在复杂任务操作中的效率和泛化问题，还通过分布式强化学习基础设施和Entropulse训练策略，显著提升了训练的可扩展性和稳定性。实验结果证明了该框架在桌面自动化任务中的优越性能，为未来智能桌面代理的发展奠定了坚实的基础。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了广泛的实验来验证COMPUTERRL框架的有效性，主要集中在以下几个方面：

1. 性能评估实验

• 实验目标：评估COMPUTERRL框架在桌面自动化任务中的性能，特别是在多应用设置和复杂推理任务中的表现。
• 实验设置：使用OSWorld基准测试（Xie et al., 2024）进行评估，这是一个用于评估多模态代理在真实计算机环境中执行开放性任务的基准测试。实验中使用了两个开源的大语言模型（LLMs）：GLM-4-9B-0414和Qwen2.5-14B，分别训练了AUTOGLM-OS-9B和AUTOGLM-OS-14B。
• 实验结果：
  • AUTOGLM-OS-9B在OSWorld基准测试中取得了48.1%的成功率，相比其他最先进模型（如OpenAI CUA o3的42.9%、UI-TARS-1.5的42.5%和Anthropic Claude Sonnet 4的30.7%）有显著提升。
  • AUTOGLM-OS-14B也表现出色，成功率达到45.8%。

2. 消融研究实验

• 实验目标：评估不同框架设计和训练方法对代理性能的影响。
• 实验设置：将OSWorld任务分为五个不同领域（OS、Office、Daily、Professional、Workflow），分别比较以下几种方法：
  • GUI Only：仅使用传统的GUI操作。
  • API-GUI：结合API调用和GUI操作。
  • 未训练模型：未经过任何训练的模型。
  • 行为克隆（BC）：仅使用行为克隆进行训练。
  • 第一步强化学习（RL Phase 1）：仅进行第一步强化学习。
  • Entropulse阶段：在第一步强化学习后进行Entropulse训练。
  • 第二步强化学习（RL Phase 2）：在Entropulse训练后进行第二步强化学习。
• 实验结果：
  • 框架消融：API-GUI范式在所有领域中均优于GUI Only，平均成功率从11.2%提升至26.2%，在Office和Professional领域分别提升了350%和191%。
  • 训练消融：从未训练模型到经过完整训练的模型，性能逐步提升。最终，经过Entropulse和第二步强化学习的模型在Workflow领域表现最佳，成功率从10.8%提升至27.2%。

3. 训练动态分析实验

• 实验目标：研究Entropulse策略在扩展强化学习训练中的影响。
• 实验设置：比较在第一步强化学习后，继续进行第二步强化学习时，有无Entropulse策略的训练动态。为了确保公平比较，两种情况下均重置了参考模型。
• 实验结果：
  • 奖励曲线：使用Entropulse策略的模型在训练过程中获得了更高的平均奖励，表明其学习效率更高。
  • 熵曲线：Entropulse策略显著提高了模型的熵，恢复了模型的探索能力，从而延长了有效训练步骤，最终提升了整体性能。

4. 案例研究和错误分析

• 实验目标：通过具体案例分析，进一步展示模型的能力和局限性。
• 实验设置：在Ubuntu环境中执行了一系列任务，包括文档格式化、系统资源监控、图像处理等。同时，对执行失败的任务进行了错误分类，主要分为视觉感知错误、多应用协调失败、操作幻觉和其他错误。
• 实验结果：
  • 成功案例：模型在多个任务中表现出色，例如成功创建月度销售汇总表、将大写文本转换为小写、生成系统资源监控报告等。
  • 失败案例：模型在某些任务中失败，如误解任务要求或执行错误的点击操作。错误分析显示，视觉感知错误和多应用协调失败是最常见的问题。

通过这些实验，论文全面验证了COMPUTERRL框架在提升桌面自动化任务性能、扩展强化学习训练和提高模型泛化能力方面的有效性。

Authors: Hanyu Lai, Xiao Liu, Yanxiao Zhao, Han Xu, Hanchen Zhang, Bohao Jing, Yanyu Ren, Shuntian Yao, Yuxiao Dong, Jie Tang

Categories: cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.14040v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.14040v1

Published: 2025-08-19T17:59:45Z

---

2. GeoSAM2: Unleashing the Power of SAM2 for 3D Part Segmentation

Modern 3D generation methods can rapidly create shapes from sparse or single views, but their outputs often lack geometric detail due to computational constraints. We present DetailGen3D, a generative approach specifically designed to enhance these generated 3D shapes. Our key insight is to model the coarse-to-fine transformation directly through data-dependent flows in latent space, avoiding the computational overhead of large-scale 3D generative models. We introduce a token matching strategy that ensures accurate spatial correspondence during refinement, enabling local detail synthesis while preserving global structure. By carefully designing our training data to match the characteristics of synthesized coarse shapes, our method can effectively enhance shapes produced by various 3D generation and reconstruction approaches, from single-view to sparse multi-view inputs. Extensive experiments demonstrate that DetailGen3D achieves high-fidelity geometric detail synthesis while maintaining efficiency in training.

中文摘要

现代3D生成方法可以快速从稀疏或单一视角创建形状，但由于计算限制，它们的输出往往缺乏几何细节。我们提出了DetailGen3D一种专门设计的生成方法，旨在增强这些生成的3D形状。我们的关键见解是直接通过数据依赖的潜在空间流建模粗到细的转换，避免了大规模3D生成模型的计算开销。我们引入了一种令牌匹配策略，确保在细化过程中准确的空间对应，从而在保留全局结构的同时实现局部细节合成。通过精心设计训练数据以匹配合成粗糙形状的特征，我们的方法能够有效增强各种3D生成和重建方法所产生的形状，从单视图到稀疏多视图输入。大量实验表明，DetailGen3D能够在保持训练效率的同时，实现高保真度的几何细节合成。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文提出了 GeoSAM2，旨在解决3D 物体部件分割的问题。具体来说，它试图实现以下目标：

1. 细粒度、部件特定的控制：在不依赖文本提示、逐形状优化或完整 3D 标签的情况下，通过简单的 2D 提示（点击或框选）实现对 3D 物体部件的精确分割。
2. 与 2D 交互对齐：将 3D 分割任务转化为多视图 2D 掩码预测问题，利用 2D 交互和预训练的视觉模型来实现对 3D 物体的细粒度部件理解。
3. 高效且准确的分割：在保持高分割精度的同时，减少计算开销，实现快速、灵活且用户驱动的 3D 分割，以满足实际应用中的需求。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了以下几类相关研究：

提升 2D 基础模型以用于 3D 分割

• Segment Anything Model (SAM)：SAM 是一个强大的 2D 分割模型，能够根据给定的提示（如点击或框选）生成分割掩码。一些研究尝试将 SAM 的能力扩展到 3D 领域，例如：
  • SAM3D：通过融合 RGB-D 视图分割结果来生成一致的 3D 掩码。
  • SAMPro3D：在 SAM 的基础上，通过定位 3D 中的提示来实现零样本场景分割。
  • PartSLIP 和 PartSLIP++：利用 GLIP 和 SAM 在多个视图中提出和细化部件掩码，然后将这些掩码整合为 3D 部件标签。
  • Segment3D、SAL 和 Point-SAM：使用 SAM 生成的伪标签来训练专门的 3D 分割模型。
  • OpenScene：将 CLIP 特征从多个视图投影到 3D 空间中，用于零样本场景解析。
  • COPS：提取 DINOv2 特征并结合几何感知特征聚合，以增强空间和语义一致性。
• 其他方法：这些方法通常依赖于精心设计的提示工程来对齐 2D 模型与 3D 任务，并且在视图聚合时依赖于启发式规则或边界框约束，导致过程复杂且计算成本高。此外，这些方法很少利用内在的几何结构，导致在遮挡部分或无纹理区域出现不一致。

传统的 3D 部件分割

• 基于监督学习的方法：如 PointNet++、MeshCNN、Point Transformer 和 Laplacian Mesh Transformer 等深度网络，它们通过学习预测给定标记的网格的部件。然而，现有的基准测试（如 PartNet、COSEG、Princeton Mesh Segmentation）仅涵盖有限的对象类别，因此标签稀缺仍然是一个瓶颈。
• 基于几何启发式的方法：例如 Shape Diameter Function (SDF)，使用局部厚度线索来分割网格。这些经典算法在复杂或细粒度的部件上往往失败，并且需要仔细调整参数。

零样本 3D 部件分割

• 利用预训练 2D 模型的方法：通过多视图渲染或知识蒸馏将 2D 知识转移到 3D。例如：
  • SATR：使用条件于文本提示的 2D 检测器来标记网格的语义部件。
  • MeshSegmenter：通过合成纹理，使 SAM 能够通过颜色线索分割网格。
  • PartSLIP 和 PartSLIP++：利用 GLIP 检测器在投影视图中检测部件实例，并用 SAM 生成的掩码进行细化。
  • ZeroPS：通过两阶段流程，将多视图几何与视觉语言提示对齐来分割部件。
  • PartDistill：通过将 2D 分割掩码蒸馏到模型中来训练 3D 网络。
  • SAMPart3D：通过在大型 3D 数据集上进行预训练，并使用 2D 监督来实现零样本部件分割。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下步骤来解决 3D 物体部件分割的问题：

1. 问题重新定义

将 3D 部件分割问题重新定义为多视图 2D 掩码预测任务。给定一个无纹理的 3D 模型，从预定义的视点渲染法线和点图，并接受简单的 2D 提示（点击或框选）来指导部件选择。

2. 数据准备

• 多视图渲染：从 12 个预定义的视点渲染法线图和点图，这些视点围绕网格逆时针排列，确保从多个视角捕获几何细节。
• 提示输入：用户可以在任何视图上提供 2D 提示（点击或框选），这些提示将作为视频的起始帧。

3. 几何感知编码器

• LoRA 基础的几何感知编码器：采用 Low-Rank Adaptation (LoRA) 技术，在 SAM2 的每个 Transformer 块中注入几何结构，同时保持大部分网络冻结。通过 LoRA，仅更新一小部分参数，从而高效地适应从 RGB 到几何模态（法线和点图）的转换。
• 残差融合：在特征金字塔的每个级别，将法线图特征和点图特征通过零初始化的卷积层融合，然后通过残差连接将结果加回到原始法线特征。这种融合策略在训练初期仅依赖法线特征，逐步学习点图特征的贡献，避免了分布突变。

4. 视图感知记忆机制

• 多视图记忆保留：重新设计 SAM2 的记忆机制，保留所有视图的特征，而不是仅保留最近的帧。这种设计确保了模型可以利用所有先前的视图信息，增强跨视图一致性。
• 记忆引导：通过重复第一帧来引导记忆机制，为模型提供初始的有意义的记忆先验，显著提高初始分割质量。

5. 后处理细化

• 小部件移除：移除面积小于一定阈值的小部件。
• 标签平滑：通过 k-最近邻投票平滑标签，确保每个面都有标签。

6. 实验验证

• 数据集：在 PartObjaverse-Tiny 和 PartNetE 数据集上进行评估，这两个数据集涵盖了多样化的对象类别和部件类型。
• 评估指标：采用类无关的平均交并比（mIoU）作为评估指标。
• 结果：GeoSAM2 在两个基准测试中均实现了最先进的性能，显著优于现有的方法，包括 Find3D、SAMPart3D、SAMesh 和 PartField。

通过上述方法，GeoSAM2 实现了对 3D 物体的细粒度部件分割，同时保持了与 2D 提示的直观对齐，无需依赖文本提示、逐形状优化或完整的 3D 标签。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验来验证 GeoSAM2 的性能和有效性：

1. 实现细节

• 网络训练：使用 SAM2 的 base plus 版本，冻结大部分参数，仅训练两个 LoRA 模块（rank=4）和特征融合块。训练数据集包含约 4700 个对象，使用 8 个 A800 GPU，批量大小为 8，学习率为 5e-5。
• 后处理：对于网格形式的 3D 模型，通过移除小面积组件和平滑标签来进行后处理。

2. 评估数据集

• PartObjaverse-Tiny：包含 200 个跨多样化对象类别的网格，每个网格都标注了人类标记的部件分割。
• PartNetE：从 PartNet-Mobility 数据集派生，包含 1906 个来自 45 个对象类别的点云，并为可移动部件提供标注。

3. 评估指标

• 类无关平均交并比（mIoU）：对于每个真实部件，计算其与所有预测部件的 IoU，并分配最高 IoU 作为其分数。mIoU 是通过平均这些分数跨所有真实部件获得的。

4. 基线比较

• Find3D：基于文本输入的部件分割方法。
• SAMPart3D：利用 3D 预训练将多视图 DINOv2 特征蒸馏到 3D 编码器中，但仍然需要基于多视图 SAM 预测的逐形状微调。
• SAMesh：应用精心设计的社区检测算法将多视图预测提升到 3D 领域。
• PartField：直接在点云上操作，使用三平面表示预测特征场，通过聚类获得 3D 部件分割。

5. 实验结果

• PartObjaverse-Tiny 数据集：
  • Find3D：平均 mIoU 为 21.28。
  • SAMPart3D：平均 mIoU 为 53.47。
  • SAMesh：平均 mIoU 为 56.86。
  • PartField：平均 mIoU 为 79.18。
  • GeoSAM2：平均 mIoU 为 84.06，显著优于所有基线方法。
• PartNetE 数据集：
  • Find3D：平均 mIoU 为 21.69。
  • SAMPart3D：平均 mIoU 为 56.17。
  • SAMesh：平均 mIoU 为 26.66。
  • PartField：平均 mIoU 为 59.10。
  • GeoSAM2：平均 mIoU 为 74.42，同样显著优于所有基线方法。

6. 泛化到生成模型

• TripoSG 生成结果：在 TripoSG 生成的 3D 模型上进行层次化分割，使用 2D 点提示在正面视图上进行分割，并自动推断背面视图的分割以完成未标记区域。结果表明，即使在几何边界模糊的情况下，GeoSAM2 也能保持清晰的部件感知能力。

7. 应用案例

• 3D 部件模态分割：用户可以通过动态调整部件的粒度（例如，将椅子分割成腿部、靠背和座位或更细的子部件）来生成干净、准备好完成的部件。这产生了艺术家级别的模块化 3D 结构，每个部件都保持了 watertight 边界，弥合了生成式 3D 模型和手动建模工作流程之间的差距。
• 精确部件分割用于 3D 编辑：用户可以通过单次 2D 点击提取或合并细粒度的部件（例如，隔离人的腿部或一小块胡须），这将传播到 3D 中，并具有明确定义的边界。该方法最小化了手动清理的需要，同时保持了结构连贯性。

8. 消融研究

• 不同网络设计的比较：
  • Vanilla SAM2：仅使用多视图法线图作为输入，平均 mIoU 为 62.59（PartObjaverse-Tiny）和 66.55（PartNetE）。
  • 无点图：在法线图上进行 LoRA 微调，但不使用点图，平均 mIoU 为 75.56（PartObjaverse-Tiny）和 71.26（PartNetE）。
  • 无特征融合：使用点图，但不进行特征融合，平均 mIoU 为 81.39（PartObjaverse-Tiny）和 72.25（PartNetE）。
  • 完整方法（GeoSAM2）：平均 mIoU 为 84.06（PartObjaverse-Tiny）和 74.42（PartNetE）。

这些实验结果表明，GeoSAM2 在 3D 部件分割任务中具有显著的性能优势，能够实现细粒度、部件特定的控制，并且在不同的数据集和应用中表现出色。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管 GeoSAM2 在 3D 部件分割任务中取得了显著的性能提升，但仍有一些可以进一步探索和改进的方向：

1. 处理遮挡问题

• 问题：当前方法在处理严重遮挡的物体时可能表现不佳，因为多视图方法依赖于从不同角度获取的几何信息。
• 探索方向：
  • 3D 语义补全模型：结合 3D 语义补全模型来预测遮挡部分的几何和语义信息，从而增强分割的准确性。
  • 深度学习方法：探索使用深度学习方法来预测遮挡部分的几何信息，例如使用生成对抗网络（GANs）或变分自编码器（VAEs）。

2. 提高实时性

• 问题：尽管 GeoSAM2 的运行时间相对较短，但在实时应用中仍可能需要进一步优化。
• 探索方向：
  • 模型压缩：通过模型压缩技术（如量化、剪枝）来减少模型的计算负担，提高实时性。
  • 硬件加速：利用专用硬件（如 GPU、TPU）来加速计算过程，特别是在多视图处理和后处理步骤中。

3. 扩展到动态场景

• 问题：当前方法主要针对静态 3D 模型，对于动态场景（如视频中的 3D 物体）的处理能力有限。
• 探索方向：
  • 时间一致性：引入时间一致性模块，确保在连续帧中分割结果的一致性。
  • 动态模型：开发能够处理动态场景的模型，例如结合光流估计和时间滤波技术。

4. 多模态融合

• 问题：当前方法主要依赖于几何信息（法线和点图），可能无法充分利用其他模态的信息。
• 探索方向：
  • 多模态输入：结合其他模态的信息，如纹理、颜色、深度等，以提高分割的准确性和鲁棒性。
  • 跨模态学习：探索跨模态学习方法，使模型能够更好地理解和融合不同模态的信息。

5. 用户交互增强

• 问题：虽然 GeoSAM2 支持通过简单的 2D 提示进行分割，但用户交互的灵活性和直观性仍有提升空间。
• 探索方向：
  • 自然语言交互：结合自然语言处理技术，使用户能够通过自然语言描述来指导分割。
  • 多模态交互：支持多种交互方式，如手势、语音等，以提高用户体验。

6. 泛化能力

• 问题：尽管 GeoSAM2 在特定数据集上表现出色，但在更广泛的数据集和实际应用中的泛化能力仍有待验证。
• 探索方向：
  • 数据多样性：增加训练数据的多样性，包括不同类别的物体、不同的几何形状和不同的场景。
  • 迁移学习：探索迁移学习技术，使模型能够更好地适应新的任务和数据集。

7. 与其他任务的结合

• 问题：GeoSAM2 主要关注 3D 部件分割，但其能力可以扩展到其他相关任务。
• 探索方向：
  • 3D 重建：结合 3D 重建技术，实现从分割结果到完整 3D 模型的转换。
  • 机器人操作：将分割结果应用于机器人操作任务，如抓取和操作。
  • 虚拟现实和增强现实：在虚拟现实和增强现实应用中，利用分割结果实现更自然的交互和体验。

8. 理论和方法改进

• 问题：尽管 GeoSAM2 的设计已经很先进，但仍有改进空间。
• 探索方向：
  • 新型网络架构：探索新型网络架构，如 Transformer 的变体或新的卷积网络架构。
  • 优化算法：研究更高效的优化算法，以提高训练效率和模型性能。

这些方向不仅可以进一步提升 GeoSAM2 的性能和应用范围，还可以为 3D 计算机视觉领域的研究提供新的思路和方法。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: ### 论文标题 GeoSAM2: Unleashing the Power of SAM2 for 3D Part Segmentation

作者

Ken Deng, Yunhan Yang, Jingxiang Sun, Xihui Liu, Yebin Liu, Ding Liang, Yan-Pei Cao

机构

VAST, The University of Hong Kong, Tsinghua University, Sun Yat-sen University

摘要

本文介绍了 GeoSAM2，这是一个用于 3D 部件分割的提示可控框架，将任务重新定义为多视图 2D 掩码预测。给定一个无纹理的 3D 物体，我们从预定义的视点渲染法线和点图，并接受简单的 2D 提示（点击或框选）来指导部件选择。这些提示通过一个共享的 SAM2 主干网络进行处理，该网络通过 LoRA 和残差几何融合进行了增强，能够在保留预训练先验的同时进行视图特定的推理。预测的掩码被回投射到物体上，并在多个视图中进行聚合。我们的方法无需文本提示、逐形状优化或完整的 3D 标签，即可实现细粒度、部件特定的控制。与全局聚类或基于尺度的方法相比，提示是明确的、空间上可定位的，并且易于理解。我们在 PartObjaverse-Tiny 和 PartNetE 基准测试中实现了最先进的类无关性能，显著优于慢速优化基线方法和快速但粗糙的前馈方法。我们的结果揭示了一种新的范式：将 3D 分割范式与 SAM2 对齐，利用交互式 2D 输入来解锁对象级部件理解的可控性和精确性。

研究背景

3D 部件分割是 3D 感知中的一个关键且具有挑战性的任务，在机器人操作、3D 生成和交互式编辑等下游应用中发挥着重要作用。尽管在精心策划的基准测试中取得了令人印象深刻的结果，但完全监督的 3D 方法受到稀缺注释的限制：为 3D 模型获取详细的部件标签既耗时又劳动密集。这一瓶颈激发了零样本和弱监督方法的发展。最近的研究利用强大的 2D 视觉基础模型将分割线索投影到 3D 中。然而，现有方法在控制分割的粒度和灵活性方面存在局限性，且大多数方法要么快速但不灵活，要么表达能力强但速度慢。

研究方法

1. 问题重新定义：将 3D 部件分割问题重新定义为多视图 2D 掩码预测任务。
2. 几何感知编码器：采用 LoRA 技术在 SAM2 的每个 Transformer 块中注入几何结构，同时保持大部分网络冻结。通过残差融合策略，将法线图特征和点图特征进行融合。
3. 视图感知记忆机制：重新设计 SAM2 的记忆机制，保留所有视图的特征，而不是仅保留最近的帧。通过重复第一帧来引导记忆机制，显著提高初始分割质量。
4. 后处理细化：通过移除小面积组件和平滑标签来进行后处理。

实验

• 数据集：在 PartObjaverse-Tiny 和 PartNetE 数据集上进行评估。
• 评估指标：采用类无关的平均交并比（mIoU）作为评估指标。
• 基线比较：与 Find3D、SAMPart3D、SAMesh 和 PartField 等方法进行比较。
• 结果：GeoSAM2 在两个基准测试中均实现了最先进的性能，显著优于所有基线方法。

关键结论

• GeoSAM2 通过将 3D 部件分割任务重新定义为多视图 2D 掩码预测问题，利用 2D 交互和预训练的视觉模型来实现对 3D 物体的细粒度部件理解。
• 通过 LoRA 基础的调整和残差融合策略，GeoSAM2 能够有效地适应无纹理的 3D 输入，同时保留其 2D 主干的预训练先验。
• GeoSAM2 在 PartObjaverse-Tiny 和 PartNetE 基准测试中实现了最先进的类无关性能，显著优于现有的方法，证明了其在 3D 分割任务中的高效性和准确性。
• GeoSAM2 为实际应用中的高效、准确和用户驱动的 3D 分割铺平了道路。

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: Ken Deng, Yunhan Yang, Jingxiang Sun, Xihui Liu, Yebin Liu, Ding Liang, Yan-Pei Cao

Categories: cs.CV, cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.14036v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.14036v1

Published: 2025-08-19T17:58:51Z

---

3. Scaling Intelligence: Designing Data Centers for Next-Gen Language Models

The explosive growth of Large Language Models (LLMs), such as GPT-4 with 1.8 trillion parameters, demands a fundamental rethinking of data center architecture to ensure scalability, efficiency, and cost-effectiveness. Our work provides a comprehensive co-design framework that jointly explores FLOPS, HBM bandwidth and capacity, multiple network topologies (two-tier vs. FullFlat optical), the size of the scale-out domain, and popular parallelism/optimization strategies used in LLMs. We introduce and evaluate FullFlat network architectures, which provide uniform high-bandwidth, low-latency connectivity between all nodes, and demonstrate their transformative impact on performance and scalability. Through detailed sensitivity analyses, we quantify the benefits of overlapping compute and communication, leveraging hardware-accelerated collectives, widening the scale-out domain, and increasing memory capacity. Our study spans both sparse (mixture of experts) and dense transformer-based LLMs, revealing how system design choices affect Model FLOPS Utilization (MFU = Model FLOPS per token * Observed tokens per second / Peak FLOPS of the hardware) and overall throughput. For the co-design study, we utilized an analytical performance modeling tool capable of predicting LLM runtime within 10% of real-world measurements. Our findings offer actionable insights and a practical roadmap for designing AI data centers that can efficiently support trillion-parameter models, reduce optimization complexity, and sustain the rapid evolution of AI capabilities.

中文摘要

翻译失败: Unexpected end of JSON input

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设计数据中心架构以高效支持下一代大规模语言模型（LLMs，如具有1.8万亿参数的GPT-4）的问题。随着LLMs的快速发展，传统的数据中心架构在可扩展性、效率和成本效益方面面临巨大挑战。论文通过提供一个全面的协同设计（co-design）框架，探索了数据中心架构的多个关键方面，以确保能够有效地训练和部署这些万亿参数级别的模型。

具体来说，论文试图解决以下问题：

1. 数据中心架构的可扩展性：如何设计数据中心架构，以便能够扩展到支持万亿参数级别的LLMs，同时保持高效的性能和较低的延迟。
2. 计算、内存和网络资源的优化：如何平衡计算能力（FLOPS）、高带宽内存（HBM）的带宽和容量、以及网络拓扑结构（如两层网络与全平网络FullFlat），以实现最佳的模型训练效率。
3. 并行化和优化策略的影响：如何选择和优化各种并行化策略（如数据并行、管道并行、张量并行等）以及优化技术（如激活重计算、优化器分片等），以提高模型的FLOPS利用率（MFU）和整体吞吐量。
4. 硬件和软件的协同设计：如何通过硬件加速的集体通信操作和计算与通信的重叠等策略，减少优化的复杂性，并提高系统的整体性能。
5. 未来数据中心的规划：基于对当前和未来技术趋势的分析，为设计能够支持大规模LLMs的数据中心提供实际的路线图和行动指南。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与数据中心架构设计和大规模语言模型（LLMs）相关的重要研究工作，这些研究为本文的研究提供了背景和基础。以下是一些关键的相关研究：

1. 平台需求分析

• GenZ [4]：由Bambhaniya等人开发的分析工具，用于澄清LLMs推理性能与各种平台设计参数之间的关系。GenZ能够模拟像LLaMA和GPT-4这样的先进LLMs的计算、内存和互连需求，并预测未来可能超过数百万亿参数的模型所需的硬件能力。
• Calculon [17]：由Isaev等人开发的参数化分析性能模型，用于系统和基于Transformer的LLMs训练的高级协同设计。Calculon通过综合调查性能优化，捕捉应用特征、硬件属性和实现策略，以指导算法-架构协同设计研究。本文扩展了Calculon，以支持Mixture of Experts（MoE）类型的LLMs。

2. 网络拓扑研究

• HyperX [14]：由Domke等人引入的网络拓扑，为大规模数据中心提供了高效的互连。HyperX通过优化网络拓扑结构，提高了数据中心的可扩展性和性能。
• PolarStar [21]：由Lakhotia等人提出的网络拓扑，强调低直径、高带宽网络，以增强可扩展性。PolarStar通过优化网络设计，减少了数据传输的延迟和开销。

3. 数据中心架构设计

• Co-Packaged Optics (CPO) [7, 8, 9]：CPO技术通过将光学元件与电子元件集成在一起，减少了互连的延迟和功耗。本文探讨了CPO在数据中心中的应用，特别是在FullFlat网络中的潜力。
• UALink [16]：由AMD和Intel等公司推动的开放互连标准，旨在与Nvidia的NVLink竞争，提供高性能的互连解决方案。

4. 优化策略和工具

• SHARP [15]：Nvidia的高性能集体通信库，通过硬件加速的集体操作（如all-reduce）提高了分布式训练的效率。本文评估了SHARP对LLMs性能的影响。
• NEMO [27]：Nvidia的Neural Modules Framework，提供了一种灵活的方式来构建和优化大规模LLMs。本文对比了NEMO的默认设置与通过协同设计优化后的配置。
• Lina [22]：由Li等人开发的工具，用于加速分布式MoE训练和推理。Lina通过优化通信模式和计算策略，提高了MoE模型的性能。

5. 模型和优化技术

• Mixture of Experts (MoE) [6, 31]：MoE模型通过引入多个专家网络，选择性地激活其中一部分，从而在保持计算效率的同时扩展模型容量。本文详细研究了MoE模型的性能和优化策略。
• DeepSeek [5]：DeepSeek是一个开源的LLM，通过优化多头注意力机制和通信策略，提高了模型的训练效率。
• FlashAttention [13]：通过优化注意力机制的计算和内存使用，提高了LLMs的训练效率。

6. 数据中心趋势和展望

• AlphaSense [33]：提供了数据中心趋势和未来展望的分析，强调了高性能计算、内存和网络的重要性。
• Ultra Ethernet Consortium [37]：推动了高性能以太网技术的发展，为数据中心提供了更高的带宽和更低的延迟。

这些相关研究为本文提供了坚实的基础，帮助作者全面分析和设计能够支持大规模LLMs的数据中心架构。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过一个全面的协同设计（co-design）框架来解决如何设计数据中心架构以高效支持下一代大规模语言模型（LLMs）的问题。以下是论文解决该问题的具体方法和步骤：

1. 扩展分析框架

论文扩展了现有的开源工具Calculon，以支持大规模的Mixture of Experts（MoE）模型。这些扩展包括对动态全连接路由、SwiGLU激活函数和相关通信操作的支持。这些增强使得工具能够更准确地预测下一代LLMs的性能，结合了Megatron、DeepSpeed和NEMO等框架的关键并行化和优化特性。

2. 评估FullFlat网络拓扑

论文首次系统地评估了FullFlat光学拓扑结构对LLM工作负载的影响。FullFlat网络通过高基数、全光学结构提供全双工带宽、自适应路由和拓扑感知的GPU放置，支持超越传统两层网络的新型并行化和通信重叠策略。研究发现FullFlat网络能够提高模型的FLOPS利用率（MFU），减少对软件优化的敏感性，降低总拥有成本（TCO），并增强系统的可靠性和可维护性。

3. 分析网络可扩展性挑战

论文通过协同设计分析，展示了即使有高性能的加速器（如GPU、TPU）和CPU，网络可扩展性仍然是训练多万亿参数GPT模型的关键瓶颈。研究强调了采用高基数、低直径、高速共封装光学（CPO）的FullFlat网络的优势，这种网络能够在任意两个节点之间提供相同的带宽连接，从而将整个网络有效地作为一个高带宽域（HBD）运行。

4. 研究HBD对优化选择的影响

论文研究了在不同GPT架构中，高带宽域（HBD）和低带宽域（LBD）之间的最佳平衡，并评估了HBD的充分性。分析了不同的并行化策略（如张量并行TP、数据并行DP、管道并行PP、专家并行EP、专家分片ES）如何受到HBD/LBD设计的影响，以及它们对整体模型性能的影响。

5. 性能敏感性分析

论文分析了不同系统参数（如网络、计算和内存）对性能的敏感性，并总结了研究结果。敏感性取决于应用的算术、内存和网络强度。论文总结了不同资源对所研究的GPT模型的影响因素，这些影响因素可以帮助决定基于投资回报率（ROI）指标应优先考虑哪些资源。

6. 评估集体通信和重叠策略

论文评估了硬件加速集体通信库（如NVIDIA SHARP）的性能优势，并量化了计算与通信重叠的性能影响。此外，论文对比了稀疏和密集模型，展示了这些策略如何因工作负载而异。

7. 强调GPU内存容量的重要性

论文强调了GPU高带宽内存（HBM）容量在减少内存压力、降低模型训练所需的GPU数量以及提高性能方面的重要性，尤其是对于像GPT-3这样的密集模型，这些模型缺乏MoE系统的稀疏性优势。

8. 比较稀疏和密集模型

论文比较了针对稀疏模型优化的数据中心在应用于像GPT-3这样的密集模型时的适应性和性能。这种比较有助于在协同设计中构建能够同时服务于稀疏和密集模型的数据中心。

通过这些方法，论文不仅提供了对数据中心架构设计的深入分析，还为未来数据中心的规划和优化提供了实际的指导和建议。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文通过一系列的模拟实验来评估不同数据中心架构对大规模语言模型（LLMs）性能的影响。这些实验主要集中在以下几个方面：

1. 强扩展性实验（Strong Scaling）

• 目标：评估不同系统配置在增加GPU数量时的吞吐量性能。
• 模型：GPT-4 MoE模型（1.8万亿参数和29万亿参数）。
• 系统配置：
  • TwoTier-HBD8：当前系统，8个GPU的高带宽域（HBD）。
  • TwoTier-HBD64：近未来系统，64个GPU的HBD。
  • FullFlat：未来系统，全平网络，HBD和LBD带宽相同。
• 结果：随着GPU数量的增加，FullFlat系统表现出最高的吞吐量和更好的扩展性。TwoTier-HBD64在较小规模时表现良好，但在大规模时由于通信瓶颈导致性能下降。

2. 计算/通信重叠实验（Compute/Communication Overlap）

• 目标：评估不重叠计算和通信对性能的影响。
• 模型：GPT-4 MoE模型（1.8万亿参数和29万亿参数）。
• 系统配置：TwoTier-HBD64和FullFlat。
• 结果：FullFlat系统由于其高带宽和低延迟的特性，对计算/通信重叠的敏感性较低。TwoTier-HBD64在大规模时由于通信瓶颈导致显著的性能下降。

3. 软件与硬件集体通信实验（Software vs Hardware. Collectives）

• 目标：评估硬件加速集体通信（如NVIDIA SHARP）对性能的影响。
• 模型：GPT-4 MoE模型（1.8万亿参数和29万亿参数）。
• 系统配置：TwoTier-HBD64和FullFlat。
• 结果：硬件加速集体通信可以显著提高性能，特别是在大规模时。FullFlat系统由于其高带宽和低延迟的特性，对硬件加速集体通信的敏感性较低。

4. 高带宽域（HBD）大小敏感性实验

• 目标：评估不同HBD大小对性能的影响。
• 模型：GPT-4 MoE模型（1.8万亿参数和29万亿参数）。
• 系统配置：TwoTier-HBD64和TwoTier-HBD128。
• 结果：当模型的通信密集型部分（如专家并行）能够完全利用HBD时，性能显著提高。超过这个点，增加HBD大小对性能的提升有限。

5. 规模扩展（Scale-Up）带宽敏感性实验

• 目标：评估不同规模扩展带宽对性能的影响。
• 模型：GPT-4 MoE模型（1.8万亿参数和29万亿参数）。
• 系统配置：TwoTier-HBD64和TwoTier-HBD128。
• 结果：增加规模扩展带宽可以显著提高性能，特别是在专家并行通信主要在HBD内进行时。

6. 规模扩展（Scale-Out）带宽敏感性实验

• 目标：评估不同规模扩展带宽对性能的影响。
• 模型：GPT-4 MoE模型（1.8万亿参数和29万亿参数）。
• 系统配置：TwoTier-HBD64和TwoTier-HBD128。
• 结果：增加规模扩展带宽可以显著提高性能，特别是在专家并行通信主要在LBD内进行时。

7. 计算FLOPS敏感性实验

• 目标：评估不同FLOPS对性能的影响。
• 模型：GPT-4 MoE模型（1.8万亿参数和29万亿参数）。
• 系统配置：TwoTier-HBD64、TwoTier-HBD128和FullFlat。
• 结果：增加GPU的FLOPS可以显著提高性能，特别是在HBD较大且带宽较高的系统中。

8. 内存带宽敏感性实验

• 目标：评估不同HBM带宽对性能的影响。
• 模型：GPT-4 MoE模型（1.8万亿参数和29万亿参数）。
• 系统配置：TwoTier-HBD64、TwoTier-HBD128和FullFlat。
• 结果：增加HBM带宽可以显著提高性能，特别是在HBD较大且带宽较高的系统中。

9. 内存容量敏感性实验

• 目标：评估不同HBM容量对性能的影响。
• 模型：GPT-4 MoE模型（1.8万亿参数和29万亿参数）。
• 系统配置：TwoTier-HBD64和FullFlat。
• 结果：增加HBM容量可以显著提高性能，特别是在模型能够完全适应HBM时。FullFlat系统在高HBM容量下表现最佳。

10. 非MoE密集模型实验（Non-MoE Dense Model）

• 目标：评估数据中心在处理非MoE密集模型（如GPT-3 175B）时的性能。
• 模型：GPT-3 175B。
• 系统配置：TwoTier-HBD64和FullFlat。
• 结果：非MoE模型对网络带宽的敏感性较低，但对计算/通信重叠和硬件加速集体通信的缺失更为敏感。FullFlat系统在这些模型上也表现出色。

这些实验通过模拟不同的系统配置和模型参数，提供了对数据中心架构设计的深入见解，帮助识别性能瓶颈，并为未来数据中心的规划和优化提供了实际的指导。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文已经提供了关于数据中心架构设计以支持大规模语言模型（LLMs）的全面分析，但仍有一些可以进一步探索的点，这些点可以为未来的研究和实践提供新的方向：

1. 硬件优化

• 新型加速器：研究新型加速器（如TPUs、IPUs等）在LLMs中的性能表现，以及如何优化这些加速器的使用。
• 内存技术：探索新型内存技术（如HBM3、GDDR6X等）对性能的影响，以及如何进一步提高内存带宽和容量。
• 互连技术：研究新型互连技术（如CPO、InfiniBand等）的性能和成本效益，以及如何进一步降低延迟和提高带宽。

2. 软件优化

• 自动调优工具：开发更智能的自动调优工具，能够根据硬件配置和模型特性自动选择最优的并行化策略和优化参数。
• 分布式训练框架：研究和开发更高效的分布式训练框架，能够更好地支持大规模LLMs的训练，减少通信开销和同步时间。
• 混合精度训练：进一步探索混合精度训练技术，如何在保持模型精度的同时，显著提高训练效率和降低内存需求。

3. 模型架构

• 新型模型架构：研究新型模型架构（如Transformer-XL、MoE等）在大规模训练中的表现，以及如何优化这些架构以提高性能。
• 模型压缩：探索模型压缩技术（如量化、剪枝等）对LLMs性能的影响，以及如何在不显著降低模型性能的情况下减少模型大小。

4. 数据中心架构

• 全平网络（FullFlat）的实际部署：研究FullFlat网络在实际数据中心中的部署和维护，以及如何解决实际操作中的技术挑战。
• 多租户和资源共享：研究如何在多租户环境中高效地共享和管理数据中心资源，以支持不同规模和类型的LLMs。
• 能效优化：研究如何进一步优化数据中心的能效，减少能源消耗和运营成本。

5. 性能建模和预测

• 更精确的性能模型：开发更精确的性能模型，能够更准确地预测LLMs在不同硬件配置和优化策略下的性能。
• 实时性能监控和调整：研究如何实时监控和调整LLMs的训练过程，以动态优化性能和资源利用率。

6. 安全性和可靠性

• 数据安全：研究如何在大规模LLMs训练中保护数据安全，防止数据泄露和恶意攻击。
• 系统可靠性：研究如何提高数据中心的可靠性，减少故障对训练过程的影响，确保训练的连续性和稳定性。

7. 跨领域应用

• 多模态模型：研究如何将LLMs与多模态数据（如图像、音频等）结合，开发更强大的多模态模型。
• 行业应用：探索LLMs在不同行业的应用，如医疗、金融、教育等，以及如何针对特定行业需求优化模型和架构。

8. 经济和可持续性

• 成本效益分析：进行更深入的成本效益分析，评估不同数据中心架构和优化策略的经济可行性。
• 可持续性：研究如何在数据中心设计和运营中实现可持续性，减少对环境的影响。

这些进一步探索的点不仅有助于推动数据中心架构设计的进步，还能为LLMs的高效训练和部署提供更全面的解决方案。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 论文《Scaling Intelligence: Designing Data Centers for Next-Gen Language Models》由Jesmin Jahan Tithi等人撰写，发表在Co-DESIGN’25会议上。论文的主要内容集中在如何设计数据中心架构以高效支持下一代大规模语言模型（LLMs），特别是像GPT-4这样的模型，其参数量达到1.8万亿。以下是论文的主要内容总结：

研究背景

• LLMs的快速增长：随着大规模语言模型（LLMs）如GPT-4的出现，其参数量达到1.8万亿，对数据中心架构提出了新的挑战。这些模型需要强大的计算能力、高带宽内存（HBM）和可扩展的低延迟网络。
• 数据中心的挑战：当前的数据中心架构在支持这些大规模模型时面临可扩展性、效率和成本效益的挑战。传统的两层网络架构（高带宽域HBD和低带宽域LBD）在大规模部署时存在性能瓶颈。

研究方法

• 协同设计框架：论文提出了一个全面的协同设计框架，联合探索计算能力（FLOPS）、HBM带宽和容量、多种网络拓扑（两层网络与全平网络FullFlat）、规模扩展域的大小以及LLMs中常用的并行化/优化策略。
• 性能建模工具：扩展了开源的Calculon模拟器，使其能够支持大规模MoE模型、动态全连接路由、SwiGLU激活函数和相关通信操作。该工具能够预测LLMs在给定系统架构上的训练运行时间，并在实际系统性能的10%以内。

实验与结果

• 强扩展性实验：评估了不同系统配置（TwoTier-HBD8、TwoTier-HBD64和FullFlat）在增加GPU数量时的吞吐量性能。结果显示，FullFlat系统在大规模时表现出最高的吞吐量和更好的扩展性。
• 计算/通信重叠实验：评估了不重叠计算和通信对性能的影响。结果表明，FullFlat系统对计算/通信重叠的敏感性较低，而TwoTier-HBD64在大规模时由于通信瓶颈导致显著的性能下降。
• 软件与硬件集体通信实验：评估了硬件加速集体通信（如NVIDIA SHARP）对性能的影响。结果表明，硬件加速集体通信可以显著提高性能，特别是在大规模时。
• HBD大小敏感性实验：评估了不同HBD大小对性能的影响。结果表明，当模型的通信密集型部分能够完全利用HBD时，性能显著提高。
• 规模扩展带宽敏感性实验：评估了不同规模扩展带宽对性能的影响。结果表明，增加规模扩展带宽可以显著提高性能。
• 内存带宽和容量敏感性实验：评估了不同HBM带宽和容量对性能的影响。结果表明，增加HBM带宽和容量可以显著提高性能。
• 非MoE密集模型实验：评估了数据中心在处理非MoE密集模型（如GPT-3 175B）时的性能。结果表明，非MoE模型对网络带宽的敏感性较低，但对计算/通信重叠和硬件加速集体通信的缺失更为敏感。

关键结论

• FullFlat网络的优势：FullFlat网络通过高基数、全光学结构提供全双工带宽、自适应路由和拓扑感知的GPU放置，支持超越传统两层网络的新型并行化和通信重叠策略。FullFlat网络能够提高模型的FLOPS利用率（MFU），减少对软件优化的敏感性，降低总拥有成本（TCO），并增强系统的可靠性和可维护性。
• 优化策略的重要性：计算/通信重叠、硬件加速集体通信和适当的HBD大小对性能有显著影响。数据中心应优先考虑这些优化策略，以提高LLMs的训练效率。
• 内存和网络资源的关键作用：HBM带宽和容量以及网络带宽是影响LLMs性能的关键因素。数据中心应平衡这些资源，以实现最佳性能。
• 未来数据中心的规划：未来数据中心应采用高基数、低延迟的互连技术，并考虑全平网络架构，以支持大规模LLMs的高效训练和部署。

总的来说，论文提供了一个全面的协同设计框架，通过详细的模拟实验和性能分析，为设计能够高效支持下一代大规模语言模型的数据中心提供了宝贵的见解和建议。

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: Jesmin Jahan Tithi, Hanjiang Wu, Avishaii Abuhatzera, Fabrizio Petrini

Categories: cs.AR, cs.AI, cs.DC, cs.ET, cs.PF

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2506.15006v2.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2506.15006v2

Published: 2025-06-17T22:29:37Z

---

4. POPri: Private Federated Learning using Preference-Optimized Synthetic Data

In practical settings, differentially private Federated learning (DP-FL) is the dominant method for training models from private, on-device client data. Recent work has suggested that DP-FL may be enhanced or outperformed by methods that use DP synthetic data (Wu et al., 2024; Hou et al., 2024). The primary algorithms for generating DP synthetic data for FL applications require careful prompt engineering based on public information and/or iterative private client feedback. Our key insight is that the private client feedback collected by prior DP synthetic data methods (Hou et al., 2024; Xie et al., 2024) can be viewed as an RL (reinforcement learning) reward. Our algorithm, Policy Optimization for Private Data (POPri) harnesses client feedback using policy optimization algorithms such as Direct Preference Optimization (DPO) to fine-tune LLMs to generate high-quality DP synthetic data. To evaluate POPri, we release LargeFedBench, a new federated text benchmark for uncontaminated LLM evaluations on federated client data. POPri substantially improves the utility of DP synthetic data relative to prior work on LargeFedBench datasets and an existing benchmark from Xie et al. (2024). POPri closes the gap between next-token prediction accuracy in the fully-private and non-private settings by up to 58%, compared to 28% for prior synthetic data methods, and 3% for state-of-the-art DP federated learning methods. The code and data are available at https://github.com/meiyuw/POPri.

中文摘要

在实际设置中，差分隐私联邦学习（DP-FL）是从私有、设备端客户端数据中训练模型的主要方法。最近的研究表明，使用差分隐私合成数据的方法（Wu et al., 2024; Hou et al., 2024）可能会增强或超越DP-FL。为FL应用生成DP合成数据的主要算法需要基于公共信息和/或迭代私有客户端反馈进行仔细的提示工程。我们的关键见解是，早期DP合成数据方法收集的私有客户端反馈（Hou et al., 2024; Xie et al., 2024）可以视为强化学习（RL）奖励。我们的算法，针对私有数据的策略优化（POPri），利用策略优化算法如直接偏好优化（DPO），使用客户端反馈微调大型语言模型（LLMs），以生成高质量的DP合成数据。为了评估POPri，我们发布了LargeFedBench，这是一个用于在联邦客户端数据上进行无污染LLM评估的新联邦文本基准。与Xie et al.（2024）现有基准相比，POPri显著提高了LargeFedBench数据集上DP合成数据的效用。POPri缩小了完全私有状态与非私有状态下的下一个标记预测准确性之间的差距，最高可达58%，而早期合成数据方法为28%，先进的DP联邦学习方法为3%。代码和数据可在https://github.com/meiyuw/POPri获得。

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分布式客户端数据上进行隐私保护的机器学习模型训练问题。具体来说，它关注于如何在保护用户隐私的同时，有效地利用大型语言模型（LLM）的能力来训练高质量的模型。论文的主要目标是提出一种新的方法，通过生成差分隐私（DP）合成数据来优化模型训练，从而在隐私保护和模型性能之间取得更好的平衡。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了以下相关研究：

差分隐私优化方法

• DP优化算法：在自然语言处理（NLP）任务中，差分隐私优化算法（如DP-SGD）常用于在保护隐私的同时微调大规模预训练的LLM。然而，在客户端数据不能离开设备的情况下，这种方法不可行。
• DP联邦学习（DP-FL）：DP-FL通过在客户端设备上本地训练模型，并在服务器上聚合模型更新来保护隐私。但随着LLM规模的增大，DP-FL面临着存储和训练大型模型的挑战。

合成数据生成方法

• 基于LLM的合成数据生成：一些研究通过微调LLM来生成合成数据，然后使用这些合成数据来训练下游模型。这种方法可以在服务器端生成合成数据，从而绕过客户端硬件限制。
• 隐私感知提示工程：一些工作依赖于隐私感知的提示工程来生成合成数据。例如，通过设计特定的提示，利用LLM生成与客户端数据相似的合成样本。
• Private Evolution（PE）框架：PE框架通过迭代地向客户端发送合成数据样本以获取反馈，然后根据反馈调整合成数据生成。这种方法在生成合成数据时考虑了客户端数据的隐私保护。

其他相关工作

• DP优化与合成数据的结合：一些研究表明，在中心化DP设置中，使用DP合成数据训练下游模型可以实现与直接在真实数据上训练相当的性能。
• LLM在隐私保护学习中的应用：随着LLM能力的突破，一些研究团队开始探索如何利用LLM更好地在隐私客户端数据上训练模型。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文提出了一个名为**POPri（Policy Optimization for Private Data）**的算法，通过将合成数据生成问题转化为一个强化学习问题来解决隐私保护下的模型训练问题。以下是POPri算法的主要步骤和关键点：

1. 合成样本生成

• 生成提示：服务器生成一组提示（prompts），这些提示是通过随机采样一些样本并要求LLM生成与这些样本类似的文本。
• 生成合成数据：对于每个提示，

Authors: Charlie Hou, Mei-Yu Wang, Yige Zhu, Daniel Lazar, Giulia Fanti

Categories: cs.LG, cs.AI, cs.CR, cs.DC

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2504.16438v2.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2504.16438v2

Published: 2025-04-23T05:57:20Z

---

5. The Promise of Large Language Models in Digital Health: Evidence from Sentiment Analysis in Online Health Communities

Digital health analytics face critical challenges nowadays. The sophisticated analysis of patient-generated health content, which contains complex emotional and medical contexts, requires scarce domain expertise, while traditional ML approaches are constrained by data shortage and privacy limitations in healthcare settings. Online Health Communities (OHCs) exemplify these challenges with mixed-sentiment posts, clinical terminology, and implicit emotional expressions that demand specialised knowledge for accurate Sentiment Analysis (SA). To address these challenges, this study explores how Large Language Models (LLMs) can integrate expert knowledge through in-context learning for SA, providing a scalable solution for sophisticated health data analysis. Specifically, we develop a structured codebook that systematically encodes expert interpretation guidelines, enabling LLMs to apply domain-specific knowledge through targeted prompting rather than extensive training. Six GPT models validated alongside DeepSeek and LLaMA 3.1 are compared with pre-trained language models (BioBERT variants) and lexicon-based methods, using 400 expert-annotated posts from two OHCs. LLMs achieve superior performance while demonstrating expert-level agreement. This high agreement, with no statistically significant difference from inter-expert agreement levels, suggests knowledge integration beyond surface-level pattern recognition. The consistent performance across diverse LLM models, supported by in-context learning, offers a promising solution for digital health analytics. This approach addresses the critical challenge of expert knowledge shortage in digital health research, enabling real-time, expert-quality analysis for patient monitoring, intervention assessment, and evidence-based health strategies.

中文摘要

数字健康分析目前面临着重大挑战。对患者生成的健康内容进行复杂分析，这些内容包含复杂的情感和医疗背景，需要稀缺的领域专业知识，而传统的机器学习（ML）方法受到医疗环境中数据短缺和隐私限制的制约。在线健康社区（OHCs）很好的体现了这些挑战，因为它们包含混合情感的帖子、临床术语和隐含的情感表达，这些都需要专业知识才能进行准确的情感分析（SA）。为了解决这些挑战，本研究探讨了大型语言模型（LLMs）如何通过上下文学习整合专家知识以进行情感分析，为复杂健康数据分析提供可扩展的解决方案。具体而言，我们开发了一个结构化的编码手册，系统性地编码专家解释指南，使得LLMs能够通过针对性提示而非广泛训练来应用领域特定知识。六种GPT模型与DeepSeek和LLaMA 3.1一起验证，并与预训练语言模型（BioBERT变体）和基于词典的方法进行比较，使用来自两个OHCs的400条专家标注的帖子。LLMs表现出更优秀的性能，同时展现出与专家级别的一致性。这种高一致性与专家间一致性水平没有统计显著差异，表明知识整合超越了表面层的模式识别。多种LLMs模型在上下文学习支持下的持续表现，为数字健康分析提供了一个有前景的解决方案。这种方法解决了数字健康研究中专家知识短缺的关键挑战，使得实时的、专家级的分析成为可能，从而用于患者监测、干预评估和基于证据的健康策略。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决数字健康分析中面临的几个关键挑战，特别是在情感分析（Sentiment Analysis, SA）方面。具体问题包括：

1. 复杂的情感和医学背景：患者生成的健康内容包含复杂的情感和医学背景，需要专业知识来进行准确分析。传统的机器学习方法由于数据短缺和隐私限制，在医疗环境中的应用受到限制。
2. 在线健康社区（OHCs）的挑战：OHCs中的帖子包含混合情感、临床术语和隐含的情感表达，需要专业知识才能准确进行情感分析。这些帖子的复杂性使得传统的机器学习方法难以有效应用。
3. 专业知识的稀缺性：在数字健康分析中，专业知识的稀缺性是一个主要问题。传统的机器学习方法需要大量的标注数据来进行有效的训练，但在医疗环境中，由于隐私和治理限制，这类数据很难获得。
4. 如何整合专家知识：研究的核心问题是大型语言模型（LLMs）是否能够有效地整合特定领域的专家知识，以实现复杂的情感分析，而不需要大量的训练数据。

为了解决这些问题，论文提出了一种通过结构化代码本（codebook）将专家知识整合到LLMs中的方法，这种方法通过上下文学习（in-context learning）来实现，而不是通过大量的训练数据。这种方法旨在提供一个可扩展的解决方案，用于复杂的健康数据分析，并在医疗环境中实现实时、专家质量的分析。

Q: 有哪些相关研究？

A: 以下是论文中提及的相关研究：

1. 数字健康中的情感分析

• K. Denecke 和 D. Reichenpfader [8]：对临床叙述进行情感分析的综述研究，探讨了情感分析在医疗记录中的应用。
• F. C. Yang, A. J. Lee, 和 S. C. Kuo [9]：研究了如何通过情感分析挖掘健康社交媒体中的信息。
• X. Li 等人 [10]：基于深度学习的情感分析，用于理解英国呼吸系统在线健康社区中超级用户和普通用户的参与和互动。

2. 大型语言模型在情感分析中的应用

• Q. Zhong 等人 [17]：比较了 ChatGPT 和微调的 BERT 在情感分析任务中的表现。
• M. M. Amin 等人 [18]：对 ChatGPT 在情感计算任务中的表现进行了广泛的评估。
• M. Sushil 等人 [19]：比较了基于大型语言模型的零样本推理和针对乳腺癌病理报告的任务特定监督分类。

3. 在线健康社区的情感分析

• J. C. de Albornoz 等人 [7]：在 e-health 论坛中进行情感分析的特征工程研究。
• H. Pratiwi 等人 [12]：通过社会网络和情感分析研究 Twitter 上的哮喘网络。
• S. G. Elbers 等人 [13]：对退伍军人事务部的肺癌患者医疗记录笔记进行情感分析。

4. 传统机器学习方法在情感分析中的应用

• M. Taboada 等人 [24]：对基于词典的情感分析方法进行了综述。
• B. Pang, L. Lee, 和 S. Vaithyanathan [25]：使用机器学习技术进行情感分类的研究。
• J. Devlin 等人 [26]：BERT 模型的预训练，用于语言理解。

5. 大型语言模型在医疗领域的应用

• Y. Chang 等人 [16]：对大型语言模型的评估进行了综述。
• S. Rathje 等人 [22]：研究了 GPT 在多语言心理文本分析中的有效性。
• F. Gilardi 等人 [23]：发现 ChatGPT 在文本标注任务中优于众包工人。

6. 其他相关研究

• A. H. Seh 等人 [4]：提出了基于机器学习的框架，用于保护医疗数据的隐私。
• E. Hossain 等人 [5]：对自然语言处理在电子健康记录中的应用进行了系统综述。
• K. Klug 等人 [6]：对临床自然语言处理在患者旅程中的应用进行了系统综述。

这些研究为本文提供了背景和基础，特别是在情感分析、大型语言模型的应用以及在线健康社区的分析方面。本文通过整合专家知识到大型语言模型中，提出了一种新的方法来解决数字健康分析中的挑战。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下方法解决数字健康分析中的情感分析问题：

1. 结构化代码本（Structured Codebook）

• 开发过程：研究者开发了一个结构化的代码本，系统地编码了专家解释指南。这个代码本通过严格的共识过程创建，包括标注定义、决策规则、包含/排除标准、处理边界或隐含案例的指导以及典型示例及其理由。
• 应用方式：代码本不仅用于训练人类标注者以标准化标注过程，还用于构建大型语言模型（LLMs）的提示（prompts）。零样本（zero-shot）提示包括任务指令加上代码本的标签定义和决策规则，而少样本（few-shot）提示则附加了一些代表性的示例及其标签。

2. 大型语言模型（LLMs）的使用

• 模型选择：研究者选择了多种LLMs进行评估，包括GPT模型（如GPT-4.1、GPT-o3及其迷你版本）、DeepSeek和LLaMA 3.1。这些模型通过上下文学习（in-context learning）的方式，利用零样本和少样本提示来整合专家知识。
• 性能评估：通过与传统方法（如基于词典的方法和预训练语言模型BioBERT）的比较，展示了LLMs在情感分析任务中的优越性能。LLMs在准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）和F1分数上均优于传统方法。

3. 专家级一致性（Expert-level Agreement）

• 一致性评估：通过计算LLMs与人类专家标注者之间的一致性（使用Fleiss’ Kappa系数），研究者发现LLMs能够达到与人类专家相当的一致性水平（κ值在0.42到0.75之间），表明LLMs能够有效地整合专家知识。
• 统计验证：使用Mann-Whitney U检验验证了LLMs与人类专家之间的一致性与人类专家之间的一致性之间没有统计学上的显著差异（例如，p>0.05），进一步证明了LLMs在情感分析中的专家级表现。

4. 置信度校准（Confidence Calibration）

• 置信度估计：研究者还评估了LLMs在预测时提供的置信度估计的可靠性。通过请求模型在做出预测的同时报告其置信度水平（0到1的范围），并使用可靠性图表（reliability diagrams）来评估预测置信度与实际准确率之间的关系。
• 校准结果：GPT-o3模型在少样本提示下表现出良好的置信度校准，其校准曲线接近完美校准线，表明高置信度预测通常对应于高准确率。这使得LLMs在实际医疗应用中可以用于自动处理高置信度的预测，同时将不确定的预测标记出来供专家审查。

5. 开源实现（Open-source Implementation）

• 代码共享：为了促进更广泛的采用，研究者提供了完整的开源实现，包括实现代码、评估脚本、代码本、带有代码本规则的零样本和少样本提示，以及示例用法。这使得其他研究者和实践者可以立即在不同的医疗研究环境中应用这种方法。

通过这些方法，论文展示了如何利用LLMs通过结构化提示整合专家知识，从而在数字健康分析中实现专家级的情感分析，而无需大量的训练数据。这种方法不仅提高了分析的准确性，还降低了实施复杂分析所需的资源和技术门槛。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验：

1. 数据集和人类标注

• 数据集来源：数据来自两个在线健康社区（OHCs）——Asthma + Lung UK (AUK) 和 British Lung Foundation (BLF)。数据集分别包含自2006年以来的12,453篇帖子和自2012年以来的367,787篇帖子。
• 数据采样：使用分层随机抽样方法，从每个数据集中抽取200篇帖子，保持原始帖子类型的分布。
• 人类标注：五位专家人类标注者独立为这些帖子添加情感标签（正面、中性或负面）。这些标注者都拥有博士学位，其中一些具有临床经验和定性分析专长。

2. 结构化代码本的开发

• 代码本内容：代码本包括标签定义、决策规则、包含/排除标准、处理边界或隐含案例的指导以及典型示例及其理由。
• 开发过程：标注者首先独立对400篇帖子进行标注，然后通过多次会议解决分歧，以协调解释并制定规则。

3. 情感分析模型的比较

• 模型类别：
  • 基于词典的模型：包括VADER、TextBlob和SentiWordNet。
  • 微调的BioBERT模型：使用四个不同的数据集进行微调。
  • 大型语言模型（LLMs）：包括GPT模型（GPT-4.1、GPT-o3及其迷你版本）、DeepSeek和LLaMA 3.1。

4. 性能评估

• 标签分布分析：通过可视化展示人类标注者和模型为帖子分配的正面、负面和中性标签的边际频率。
• 人类标注者之间的一致性：使用Fleiss’ Kappa系数评估五位专家标注者之间的一致性。
• LLMs与人类标注者的一致性：比较LLMs与人类标注者之间的一致性，并使用Mann-Whitney U检验评估LLMs与人类标注者之间的一致性与人类标注者之间的一致性之间是否存在统计学上的显著差异。
• 与多数标签的性能比较：以多数标签为基准，计算每个模型的准确率、精确率、召回率和F1分数。
• 置信度校准分析：对于能够提供不确定性估计的GPT模型，评估其置信度校准情况。通过可靠性图表和置信度分数分布来评估模型的置信度估计是否可靠。

5. 实验结果

• 标签分布：在两个数据集中，正面标签的分配频率高于负面或中性标签。
• 人类标注者之间的一致性：AUK样本的Fleiss’ Kappa值范围为0.49到0.71，整体为0.59；BLF样本的Fleiss’ Kappa值范围为0.33到0.67，整体为0.52。所有Kappa值均具有统计学意义（p < 0.001）。
• LLMs与人类标注者的一致性：LLMs与人类标注者之间的一致性范围为68%到89%，Kappa值范围为0.42到0.75。Mann-Whitney U检验显示LLMs与人类标注者之间的一致性与人类标注者之间的一致性之间没有显著差异（p值分别为0.68和0.10）。
• 与多数标签的性能比较：LLMs在准确率上优于传统方法，GPT-o3-fs在AUK样本中达到87%的准确率，在BLF样本中达到86%的准确率。传统方法的准确率较低，BioBERT模型的准确率范围为48%到72%。
• 置信度校准分析：GPT-o3模型在少样本提示下表现出良好的置信度校准，其校准曲线接近完美校准线，表明高置信度预测通常对应于高准确率。其他模型变体（如GPT-4.1和GPT-o3-mini）的置信度分布较为集中，限制了其在质量评估中的实用性。

这些实验结果表明，LLMs能够有效地整合专家知识，实现专家级的情感分析，而无需大量的训练数据。此外，GPT-o3模型在少样本提示下能够提供可靠的置信度估计，这使得其在实际医疗应用中具有潜在的部署价值。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A:

Authors: Xiancheng Li, Georgios D. Karampatakis, Helen E. Wood, Chris J. Griffiths, Borislava Mihaylova, Neil S. Coulson, Alessio Pasinato, Pietro Panzarasa, Marco Viviani, Anna De Simoni

Categories: cs.CL

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.14032v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.14032v1

Published: 2025-08-19T17:54:56Z

---

6. Unintended Misalignment from Agentic Fine-Tuning: Risks and Mitigation

Beyond simple text generation, Large Language Models (LLMs) have evolved into agentic systems capable of planning and interacting with external tools to solve complex tasks. This evolution involves fine-tuning LLMs on agent-specific tasks to enhance their proficiency. However, safety concerns are frequently overlooked during this fine-tuning process. In this work, we show that aligned LLMs can become unintentionally misaligned, leading to a higher likelihood of executing harmful tasks and a reduced tendency to refuse them when fine-tuned to execute agentic tasks. To address these safety challenges, we propose Prefix INjection Guard (PING), a simple yet effective method that prepends automatically generated natural language prefixes to agent responses, guiding them to refuse harmful requests while preserving performance on benign tasks. Specifically, we introduce an iterative approach that alternates between (1) generating candidate prefixes and (2) selecting those that optimize both task performance and refusal behavior. Experimental results demonstrate that PING significantly enhances the safety of fine-tuned LLM agents without sacrificing their effectiveness. PING consistently outperforms existing prompting approaches across diverse benchmarks in both web navigation and code generation tasks. Our analysis of internal hidden states via linear probes reveals that prefix tokens are crucial for behavior modification, explaining the performance gains. WARNING: This paper contains contents that are unethical or offensive in nature.

中文摘要

超越简单文本生成，大型语言模型（LLMs）已经发展成为能够规划和与外部工具互动以解决复杂任务的自主系统。这一演变涉及对LLMs进行代理特定任务的微调，以提高其能力。然而，在这一微调过程中，安全问题常常被忽视。在这项工作中，我们显示对齐的LLMs可能会不小心变得失衡，这导致执行有害任务的可能性增加，而在微调到执行自主任务时，拒绝这些有害任务的倾向减弱。为了解决这些安全挑战，我们提出了前缀注入保护（PING），这是一种简单但有效的方法，它在代理响应前添加自动生成的自然语言前缀，引导它们拒绝有害请求，同时在良性任务中保持性能。具体而言，我们引入了一种迭代方法，该方法在（1）生成候选前缀和（2）选择那些优化任务性能和拒绝行为之间交替进行。实验结果表明，PING显著增强了经过微调的LLM代理的安全性，而没有牺牲其有效性。在网络导航和代码生成任务的各种基准测试中，PING始终超过现有的提示方法。我们通过线性探针对内部隐藏状态的分析表明，前缀标记对行为修改至关重要，从而解释了性能提升。警告：本文包含不道德或冒犯性质的内容。

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：在对大型语言模型（LLMs）进行针对特定任务（agentic tasks）的微调（fine-tuning）过程中，可能会无意中导致模型出现对齐问题（misalignment），从而增加执行有害任务的可能性并减少拒绝这些任务的倾向。具体而言，论文关注的是如何在提升LLMs在复杂任务执行能力的同时，确保其安全性，避免因微调而引入的安全风险。

Q: 有哪些相关研究？

A: 以下是与本论文相关的研究工作：

微调与对齐问题

• He et al. (2024)：研究了在看似无害的数据集上进行微调后，模型可能会出现对齐问题，导致有害行为的增加。
• Qi et al. (2023)：发现即使在非代理（non-agentic）领域，微调也会引发对齐问题，例如在数学推理和医学知识数据集上微调后，模型的有害性增加。
• Lyu et al. (2024)：通过实验表明，对LLMs进行微调可能会导致模型在执行有害任务时的成功率增加，同时拒绝这些任务的比率降低。
• Betley et al. (2025)：发现针对不安全代码生成进行微调的模型会表现出更广泛的有害行为，说明微调过程可能会引入新的安全风险。

前缀注入

• Wei et al. (2023)：研究了前缀注入对LLMs输出的引导作用，指出由于LLMs对初始标记的敏感性，前缀注入可以被利用来绕过安全措施，产生有害输出。本论文则反其道而行之，利用前缀注入来增强LLMs的安全性。
• Zou et al. (2023)：通过梯度方法找到有效的攻击前缀，展示了前缀注入在攻击场景下的潜力。这为本研究中利用前缀注入进行防御提供了启发。

提示优化

• Zhou et al. (2022)：提出了APE方法，通过生成指令变体来优化提示，提高LLMs在特定任务上的性能。
• Pryzant et al. (2023)：开发了APO方法，通过迭代地根据文本反馈细化提示，以优化LLMs的输出。
• Yang et al. (2023)：提出了ORPO方法，通过评估提示的准确性来指导新提示的生成，从而优化LLMs的性能。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 为了解决大型语言模型（LLMs）在针对特定任务（agentic tasks）进行微调时出现的无意对齐问题，论文提出了一个简单而有效的方法，称为Prefix INjection Guard (PING)。以下是该方法的详细解决步骤：

1. 问题描述

论文首先展示了在对LLMs进行微调后，虽然在良性任务上的性能得到了提升，但同时也增加了执行有害任务的可能性，并且减少了拒绝这些有害任务的倾向。例如，Llama-3.1-8B-Instruct在WebArena-lite上的任务成功率提高了20.0%，但在WebDojo上的攻击成功率增加了38.09%，拒绝率下降了24%。这表明微调过程可能会引入新的安全风险。

2. Prefix INjection Guard (PING) 方法

PING的核心思想是通过在LLM代理的响应前添加自动生成的自然语言前缀，引导代理拒绝有害请求，同时保持在良性任务上的高性能。具体步骤如下：

2.1 迭代生成和选择前缀

• 生成候选前缀：使用一个强大的LLM（称为GENERATOR）生成候选前缀。这些前缀旨在帮助代理区分良性任务和有害任务，并在有害任务上拒绝执行。
• 评估前缀：对每个候选前缀，使用两个指标进行评估：
  • 性能分数（Performance Score, (f_{\text{perf}})）：衡量代理在良性任务上的成功率。
  • 拒绝分数（Refusal Score, (f_{\text{refusal}})）：衡量代理在有害任务上的拒绝率。
• 选择最优前缀：根据性能分数和拒绝分数的综合得分（即两者的和），选择得分最高的前缀作为最终输出。

2.2 算法实现

算法1详细描述了PING的实现过程：

1. 初始化一个空的前缀池 (U^{(0)})。
2. 在每一轮迭代中，使用GENERATOR生成 (M) 个候选前缀 (P^{(t)})。
3. 对每个候选前缀 (p)，计算其性能分数和拒绝分数，并存储这些前缀及其评分。
4. 如果当前最佳前缀的综合得分超过阈值 (\tau)，则将得分最高的前缀用于下一轮迭代，否则重新开始。
5. 经过 (T) 轮迭代后，选择综合得分最高的前缀作为最终输出。

3. 实验验证

论文通过一系列实验验证了PING的有效性。实验使用了多个开源和闭源的LLMs，包括Llama-3.1-8B-Instruct、GLM-4-9B-Chat、Qwen2.5-7B-Instruct、GPT-4o-mini和Gemini-2.0-flash。评估指标包括成功率（SR）、攻击成功率（ASR）和拒绝率（RR）。

3.1 实验结果

• 性能提升：PING在多个基准测试中显著提高了代理的安全性，同时保持了高性能。例如，在Web导航领域，PING将GLM-4-9B-Chat的拒绝率提高了87%，而在代码生成领域，PING将Gemini-2.0-flash的拒绝率提高了66%。
• 与现有方法比较：PING在安全性方面优于现有的提示方法，如纯微调安全测试（PTST）和少样本提示（Few-Shot Prompting），并且在性能上几乎没有损失。

4. 内部表示分析

为了理解PING如何影响LLM代理的内部表示，论文训练了线性探测器（linear probes），这些探测器能够区分有害和良性输入。通过激活引导（activation steering）技术，将线性探测器向量添加到最终标记的激活中，可以显著提高代理的拒绝率。这表明PING通过改变模型的内部表示，特别是在关键决策点（初始响应标记）上，来诱导安全行为。

5. 与外部防护模型的兼容性

论文还探讨了PING与外部防护模型（如LlamaGuard3和WildGuard）的兼容性。实验结果表明，PING可以与这些防护模型联合使用，进一步提高安全性。例如，将PING与WildGuard结合使用时，拒绝率平均提高了5.28%，而成功率没有下降。

通过上述方法，PING有效地解决了LLMs在微调过程中出现的无意对齐问题，提高了代理在执行有害任务时的安全性，同时保持了在良性任务上的高性能。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文通过一系列实验来验证提出的 Prefix INjection Guard (PING) 方法的有效性。这些实验涵盖了多个领域和多种模型，具体如下：

1. 实验设置

1.1 模型选择

• 开源模型：Llama-3.1-8B-Instruct、GLM-4-9B-Chat、Qwen2.5-7B-Instruct。
• 闭源模型：GPT-4o-mini、Gemini-2.0-flash。

1.2 数据集和基准测试

• Web导航领域：
  • WebArena-Lite：用于评估Web导航代理在良性任务上的性能。
  • WebDojo：新提出的基准，用于评估Web导航代理在有害任务上的安全性。
• 代码生成领域：
  • MINT-ALFWorld：用于评估代码生成代理在良性任务上的性能。
  • RedCode-Exec：用于评估代码生成代理在有害任务上的安全性。

1.3 评估指标

• 成功率（Success Rate, SR）：衡量代理在良性任务上的完成率。
• 攻击成功率（Attack Success Rate, ASR）：衡量代理在有害任务上的执行率。
• 拒绝率（Refusal Rate, RR）：衡量代理在有害任务上的拒绝率。

2. 实验结果

2.1 性能提升

• Web导航领域：
  • PING将GLM-4-9B-Chat的拒绝率提高了87%，同时成功率下降不超过5%。
  • Llama-3.1-8B-Instruct的拒绝率提高了68.3%，成功率下降1.8%。
• 代码生成领域：
  • PING将Gemini-2.0-flash的拒绝率提高了66%，同时成功率下降不超过5%。
  • Llama-3.1-8B-Instruct的拒绝率提高了44.6%，成功率下降1.8%。

2.2 与现有方法比较

• 纯微调安全测试（PTST）：在安全性方面不如PING，且在性能上没有显著提升。
• 少样本提示（Few-Shot Prompting）：在安全性方面也不如PING，且在性能上没有显著提升。
• PING在所有基准测试中均优于或至少不劣于现有方法。

2.3 闭源模型实验

• GPT-4o-mini：PING显著提高了其在代码生成领域的拒绝率，同时保持了较高的成功率。
• Gemini-2.0-flash：PING显著提高了其在代码生成领域的拒绝率，同时保持了较高的成功率。

3. 内部表示分析

• 线性探测器（Linear Probes）：训练线性探测器来区分有害和良性输入，并通过激活引导（activation steering）技术验证其有效性。
• 激活引导实验：通过在最终标记的激活中添加线性探测器向量，显著提高了代理的拒绝率，验证了线性探测器的有效性。
• 前缀注入位置比较：比较了在模型响应前添加前缀（PING）和在用户提示后添加后缀的效果，发现前缀注入更有效。

4. 与外部防护模型的兼容性

• LlamaGuard3 和 WildGuard：PING可以与这些外部防护模型联合使用，进一步提高安全性。
• 联合使用结果：PING与WildGuard联合使用时，拒绝率平均提高了5.28%，而成功率没有下降。

5. 实验细节

• 自动前缀选择：通过迭代生成和选择前缀，最终选择综合得分最高的前缀。
• 迭代次数：在Web导航领域进行了20次迭代，每次生成5个前缀；在代码生成领域进行了20次迭代，每次生成5个前缀。
• 前缀生成提示：详细描述了用于生成前缀的提示，确保生成的前缀能够有效区分良性任务和有害任务。

通过这些实验，论文验证了PING方法在提高LLM代理安全性方面的有效性，同时保持了高性能，并且与现有防护模型具有良好的兼容性。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 尽管论文提出的 Prefix INjection Guard (PING) 方法在提高大型语言模型（LLMs）的安全性方面取得了显著成效，但仍有一些可以进一步探索的点，以进一步优化和扩展该方法的应用。以下是一些潜在的研究方向：

1. 多语言和跨领域应用

• 多语言支持：目前的实验主要集中在英文任务上，可以探索PING方法在多语言环境中的应用，特别是在非英语任务中的表现。不同语言的语法和语义结构可能会影响前缀的有效性。
• 跨领域应用：虽然论文已经涵盖了Web导航和代码生成领域，但可以进一步探索PING在其他领域（如医疗、金融、教育等）的应用，评估其在不同领域中的适应性和效果。

2. 动态前缀生成

• 实时前缀调整：目前的PING方法在训练阶段生成前缀，并在推理阶段固定使用。可以探索动态生成前缀的方法，使模型能够根据具体的任务内容实时调整前缀，以更好地应对复杂的任务场景。
• 上下文感知前缀：研究如何使前缀生成过程更加上下文感知，例如根据用户的历史交互记录或当前任务的上下文动态生成前缀，以提高模型的适应性和灵活性。

3. 前缀的可解释性和透明度

• 前缀的可解释性：虽然PING通过前缀注入提高了模型的安全性，但前缀的具体作用机制和内部表示的变化尚不完全清楚。可以进一步研究前缀如何影响模型的内部表示和决策过程，提高前缀的可解释性。
• 透明度和用户信任：研究如何向用户解释前缀的作用，提高用户对模型决策的信任度。例如，可以开发可视化工具，展示前缀如何影响模型的输出。

4. 与其他安全机制的集成

• 多层次安全防护：虽然PING已经与外部防护模型（如LlamaGuard3和WildGuard）进行了联合使用，但可以进一步探索PING与其他安全机制（如对抗训练、安全微调等）的集成，构建多层次的安全防护体系。
• 自适应安全策略：研究如何根据不同的任务和环境自适应地选择和组合不同的安全机制，以实现最佳的安全效果。

5. 前缀的优化和泛化能力

• 前缀的泛化能力：目前的前缀是针对特定任务和模型生成的，可以研究前缀在不同任务和模型之间的泛化能力，探索是否存在通用的前缀模板，能够在多种任务和模型中有效工作。
• 前缀的优化算法：进一步优化前缀生成算法，提高前缀的质量和生成效率。例如，可以探索使用强化学习或其他优化算法来生成更有效的前缀。

6. 对抗攻击和鲁棒性测试

• 对抗攻击：评估PING方法在面对对抗攻击时的鲁棒性，例如攻击者可能尝试绕过前缀注入的安全机制。可以设计和测试各种对抗攻击策略，评估PING的防御能力。
• 鲁棒性测试：在更复杂的、真实世界的数据集和任务场景中测试PING的鲁棒性，确保其在各种条件下都能保持良好的性能和安全性。

7. 用户反馈和交互式学习

• 用户反馈机制：研究如何将用户反馈纳入前缀生成和优化过程中，使模型能够根据用户的实际使用情况进行自我调整和优化。
• 交互式学习：探索交互式学习方法，使模型在与用户的交互过程中不断学习和改进前缀，提高模型的适应性和用户体验。

通过这些进一步的研究方向，可以更全面地评估和优化PING方法，使其在实际应用中更加有效和可靠。

Q: 总结一下论文的主要内容

Authors: Dongyoon Hahm, Taywon Min, Woogyeol Jin, Kimin Lee

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

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.14031v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.14031v1

Published: 2025-08-19T17:53:35Z

---

7. Closed-Form Feedback-Free Learning with Forward Projection

State-of-the-art methods for backpropagation-free learning employ local error feedback to direct iterative optimisation via gradient descent. In this study, we examine the more restrictive setting where retrograde communication from neuronal outputs is unavailable for pre-synaptic weight optimisation. To address this challenge, we propose Forward Projection (FP). This novel randomised closed-form training method requires only a single forward pass over the entire dataset for model fitting, without retrograde communication. Target values for pre-activation membrane potentials are generated layer-wise via nonlinear projections of pre-synaptic inputs and the labels. Local loss functions are optimised over pre-synaptic inputs using closed-form regression, without feedback from neuronal outputs or downstream layers. Interpretability is a key advantage of FP training; membrane potentials of hidden neurons in FP-trained networks encode information which is interpretable layer-wise as label predictions. We demonstrate the effectiveness of FP across four biomedical datasets. In few-shot learning tasks, FP yielded more generalisable models than those optimised via backpropagation. In large-sample tasks, FP-based models achieve generalisation comparable to gradient descent-based local learning methods while requiring only a single forward propagation step, achieving significant speed up for training. Interpretation functions defined on local neuronal activity in FP-based models successfully identified clinically salient features for diagnosis in two biomedical datasets. Forward Projection is a computationally efficient machine learning approach that yields interpretable neural network models without retrograde communication of neuronal activity during training.

中文摘要

最先进的无反向传播学习方法利用局部误差反馈通过梯度下降指导迭代优化。在这项研究中，我们考察了一个更为严格的设置，其中神经元输出的逆向通信在前突触权重优化中不可用。为了解决这一挑战，我们提出了前向投影（FP）。这是一种新颖的随机闭式形式训练方法，只需对整个数据集进行一次前向传播即可完成模型拟合，而无需逆向通信。目标值通过对前突触输入和标签进行非线性投影逐层生成，以为激活膜电位提供指导。局部损失函数在前突触输入上通过闭式回归进行优化，没有神经元输出或下游层的反馈。可解释性是FP训练的一个关键优势；在FP训练的网络中，隐藏神经元的膜电位编码的信息可逐层解释为标签预测。我们在四个生物医学数据集中展示了FP的有效性。在少样本学习任务中，FP生成的模型比通过反向传播优化的模型更具普适性。在大样本任务中，基于FP的模型实现了与基于梯度下降的局部学习方法相当的泛化，同时只需一次前向传播步骤，显著加快了训练速度。定义在FP模型局部神经活动上的解释功能成功识别了两个生物医学数据集中对诊断具有临床重要性的特征。前向投影是一种计算高效的机器学习方法，能够在训练期间无逆向通信的情况下产生可解释的神经网络模型。

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神经网络训练中，如何在没有来自神经元输出的逆向通信（retrograde communication）的情况下进行有效的学习。具体来说，它关注的是在没有从下游层反馈回来的误差信息的情况下，如何优化前突触权重（pre-synaptic weights）的问题。

背景知识

传统的神经网络训练方法，如反向传播（backpropagation），依赖于从网络输出层向输入层的逆向传播误差信号来更新权重。然而，这种方法在生物学上的合理性受到质疑，因为生物神经元的信号传递是单向的，不支持这种双向通信。此外，反向传播需要隐藏层的激活是可微的，并且需要存储隐藏层的激活状态，这增加了计算和存储的复杂性。

研究问题

论文提出的问题是：在没有逆向通信的情况下，如何有效地训练神经网络，使其能够学习并泛化到新的任务中？特别是在只有前向传递（forward pass）的情况下，如何生成目标值（target values）来指导权重的优化？

解决方案

为了解决这个问题，论文提出了“前向投影”（Forward Projection, FP）算法。FP算法的核心思想是通过随机非线性投影将前突触输入和标签结合起来，生成目标膜电位（target membrane potentials），然后使用闭式回归（closed-form regression）来优化每一层的权重。这种方法不需要从神经元输出或下游层的反馈，从而实现了单次前向传递完成模型拟合。

方法细节

• 目标生成：对于每个训练样本，FP算法使用固定的随机投影矩阵 ( Q_l ) 和 ( U_l )，将前突触输入 ( a_{l-1} ) 和标签 ( y ) 投影到目标膜电位 ( \tilde{z}_l )： [ \tilde{z}l = g_l(a{l-1} Q_l) + g_l(y U_l) ] 其中 ( g_l ) 是一个逐元素的非线性变换函数。

• 权重优化：使用岭回归（ridge regression）来优化每一层的权重 ( W_l )： [ W_l = (A_{l-1}^T A_{l-1} + \lambda I)^{-1} (A_{l-1}^T \tilde{Z}l) ] 其中 ( A{l-1} ) 是前突触活动矩阵，( \tilde{Z}_l ) 是目标膜电位矩阵，( \lambda ) 是正

Authors: Robert O’Shea, Bipin Rajendran

Categories: cs.LG, stat.ML, 68T07

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2501.16476v2.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2501.16476v2

Published: 2025-01-27T20:10:37Z

---

8. Beyond Pass@1: Self-Play with Variational Problem Synthesis Sustains RLVR

Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR) has recently emerged as a key paradigm for post-training Large Language Models (LLMs), particularly for complex reasoning tasks. However, vanilla RLVR training has been shown to improve Pass@1 performance at the expense of policy entropy, leading to reduced generation diversity and limiting the Pass@k performance, which typically represents the upper bound of LLM reasoning capability. In this paper, we systematically analyze the policy’s generation diversity from the perspective of training problems and find that augmenting and updating training problems helps mitigate entropy collapse during training. Based on these observations, we propose an online Self-play with Variational problem Synthesis (SvS) strategy for RLVR training, which uses the policy’s correct solutions to synthesize variational problems while ensuring their reference answers remain identical to the originals. This self-improving strategy effectively maintains policy entropy during training and substantially improves Pass@k compared with standard RLVR, sustaining prolonged improvements and achieving absolute gains of 18.3% and 22.8% in Pass@32 performance on the competition-level AIME24 and AIME25 benchmarks. Experiments on 12 reasoning benchmarks across varying model sizes from 3B to 32B consistently demonstrate the generalizability and robustness of SvS.

中文摘要

翻译失败: Unexpected end of JSON input

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与可验证奖励（Reinforcement Learning with Verifiable Rewards, RLVR）训练过程中，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）的策略熵（policy entropy）下降导致生成多样性降低的问题。具体而言，RLVR训练虽然能够提升模型在复杂推理任务上的Pass@1性能，但往往会以牺牲策略熵为代价，导致模型生成的解答回答趋于单一化，从而限制了Pass@k性能的提升，而Pass@k通常代表了LLMs推理能力的上限。因此，维持策略熵和提升Pass@k性能对于可持续的RLVR训练至关重要。

为了解决这一问题，论文提出了一种在线自我博弈与变体问题合成（Self-play with Variational problem Synthesis, SVS）策略，通过利用策略模型自身在训练过程中生成的正确解来合成变体问题，以此丰富训练数据的多样性，同时确保这些变体问题与原始问题共享相同的参考答案，从而在无需额外标注的情况下实现自我改进。

Q: 有哪些相关研究？

A: 以下是与本文相关的研究：

RLVR训练与策略熵

• 策略熵与性能权衡：Cui等人（2025）研究了策略熵与模型性能之间的权衡，发现使用固定RL训练集且不进行熵干预时，策略性能提升的同时熵会稳步下降，两者呈现对数关系。Yue等人（2025）指出RLVR训练仅在k较小时能提升Pass@k，在k扩大到数十或数千时无进一步提升，表明RLVR训练使推理轨迹收窄，倾向于奖励最多的解，限制了模型的进一步探索。
• 维持策略熵的方法：Cheng等人（2025）提出在计算token优势时加入基于熵的项来缓解熵下降问题；An等人（2025）和Chen等人（2025）发现适当调整温度有助于在训练中维持rollout多样性。

数据增强与合成

• 数据合成方法：Huang等人（2024）、Tang等人（2024）、Yu等人（2023）、Zhao等人（2025）、Liang等人（2024）、Wang等人（2024a）、Li等人（2024）、Tan等人（2024）等研究探索了生成问题-回答对或增强现有问题的回答来扩充LLM推理的训练数据。
• 针对RLVR的数据合成：Guo等人（2025b）提出从任务定义和文档中合成问题和答案对；Liang等人（2025）的SwS基于模型在RLVR训练中的失败案例生成合成问题。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 为了解决在强化学习与可验证奖励（RLVR）训练过程中大型语言模型（LLMs）策略熵下降导致生成多样性降低的问题，论文提出了一种在线自我博弈与变体问题合成（Self-play with Variational problem Synthesis, SVS）策略。以下是SVS策略解决该问题的具体方法：

1. 在线自我博弈与变体问题合成（SVS）策略

• 策略概述：SVS策略的核心思想是利用策略模型自身在训练过程中生成的正确解来合成变体问题。这些变体问题与原始问题共享相同的参考答案，从而在无需额外标注的情况下实现自我改进。通过这种方式，SVS策略能够在线扩充训练数据的多样性，同时保持数据的准确性和一致性。
• 策略优势：SVS策略完全依赖于策略模型自身，无需外部指导或知识蒸馏，通过端到端的自我改进实现性能提升。此外，SVS策略与RLVR算法无关，可以灵活地整合到其他方法中，如PPO（Schulman等人，2017）、GSPO（Zheng等人，2025）和Reinforce++（Hu等人，2025a）。

2. 变体问题合成的具体步骤

• 原始问题求解：在每个RLVR迭代的开始，策略模型被提示解决从原始训练集中采样的问题。对于每个采样的问题-答案对( (x, a) )，策略模型生成一组解( {y_i}_{i=1}^G )。每个解的正确性奖励( R_c )根据其与参考答案( a )的一致性确定。过滤掉完全正确或完全错误的解，保留部分正确的问题用于后续训练。
• 变体问题合成：从部分正确的问题中，选择正确解作为上下文，生成一组变体问题( {\hat{x}j}{j=1}^{G_v} )。这些变体问题旨在保留原始问题的语义，同时在结构和描述上具有多样性。由于变体问题是从正确解中生成的，它们共享原始问题的参考答案，从而确保了数据的准确性。
• 合成问题求解：策略模型被提示解决这些自生成的变体问题，并使用原始参考答案( a )评估其解的正确性。通过这种方式，策略模型不仅学习解决原始问题，还学习生成和解决变体问题，形成一个强大的自我改进循环。

3. 奖励塑形策略

• 合成问题的正确性验证：为了确保变体问题的有效性，SVS引入了奖励塑形策略。一个变体问题被认为是正确的，如果策略模型能够生成一组解，其准确率既不是过高也不是过低，而是处于一个适中的范围内。这种奖励策略防止策略模型生成过于简单或过于复杂的问题，从而确保合成问题能够有效地促进策略模型的进一步探索和学习。

4. 实验验证

• 实验设置：论文在不同大小的模型（从3B到32B）上进行了实验，并在12个广泛使用的推理基准上评估了模型的性能。实验结果表明，SVS策略在所有模型大小和基准上均优于标准RLVR，平均绝对改进约为3%。
• 关键结果：在竞争级别的AIME24和AIME25基准上，SVS策略在Pass@32性能上分别实现了18.3%和22.8%的绝对提升，而标准RLVR几乎没有改进。此外，SVS策略在训练过程中能够稳定地维持策略熵，避免了策略熵的显著下降或爆炸，从而支持了更可持续的训练和长期的自我改进。

通过上述方法，SVS策略有效地解决了RLVR训练中策略熵下降的问题，同时显著提升了模型在复杂推理任务上的性能，特别是在Pass@k性能上取得了显著的提升。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文通过一系列实验来验证所提出的在线自我博弈与变体问题合成（SVS）策略的有效性和泛化能力。以下是实验的具体内容和结果：

1. 实验设置

• 模型和数据集：实验使用了不同大小的模型（3B到32B），包括Qwen2.5-3B-Instruct、LLaMA-3.1-8B-Instruct和Qwen2.5-32B-Instruct。所有模型都在MATH-12k数据集上进行训练，32B模型还额外在DAPO-17k数据集上进行训练，以增强其在竞赛级别推理任务上的能力。
• 训练细节：采用GRPO作为RLVR优化策略，并结合了Clip-Higher、Token-Level Loss和Dynamic Sampling等技术。学习率设置为1e-6，采样温度固定为1.0，每批次采样问题和策略更新的大小均为256。每个原始和合成问题生成的解的组大小( G )为8，从每个响应生成的变体问题的组大小( G_v )也为8。
• 评估基准：模型在多个数学推理基准上进行评估，包括GSM8K、MATH-500、Minerva Math、Olympiad-Bench、Gaokao-2023、AMC、AIME和Beyond-AIME等。为了更全面地评估模型的高级推理能力，还评估了它们在OlymMATH和Math-24o上的Pass@k和Pass@1（平均32次）性能。

2. 主要实验结果

• Pass@1和Pass@k性能提升：图1展示了在竞赛级别的AIME基准上，SVS策略在Pass@32和Pass@1（平均32次）上的显著提升。与标准RLVR相比，SVS在AIME24和AIME25的Pass@32性能上分别实现了18.3%和22.8%的绝对提升。表1进一步显示了在多个基准上的性能提升，SVS在所有模型大小和基准上均优于标准RLVR，平均绝对提升约为3%。
• 策略熵的稳定性：图5展示了SVS和标准RLVR在训练过程中的策略熵轨迹。标准RLVR的策略熵持续下降，而SVS能够将策略熵维持在一个相对稳定的范围内，支持持续的探索和避免训练过程中的熵崩溃。
• 推理能力的扩展：图6展示了在AIME24、AIME25、Beyond-AIME和MATH-500基准上，SVS策略在Pass@k性能上的扩展能力。与标准RLVR相比，SVS在所有k值上均表现出显著的性能提升，特别是在k值较大时，SVS能够解决超出基础模型能力范围的问题。
• 泛化能力：表3展示了SVS策略在更广泛的问答和编码基准上的性能。与标准RLVR相比，SVS不仅避免了在数学推理任务上的过拟合，还在多个一般性任务上超越了初始指令遵循模型，表明SVS训练的模型具有更好的泛化能力。

3. 实例级准确率比较

• AIME24和AIME25的实例级准确率：图7展示了SVS策略在AIME24和AIME25基准上的实例级准确率。对于每个问题，准确率是通过对1024次生成的平均值计算得出的。SVS策略在许多问题实例上都优于标准RLVR，尤其是在那些具有挑战性的问题上。

4. 总结

这些实验结果表明，SVS策略在维持策略熵和提升模型在复杂推理任务上的性能方面具有显著优势。通过在线自我博弈和变体问题合成，SVS不仅提高了模型的Pass@1和Pass@k性能，还扩展了模型的推理能力，并在更广泛的基准上展示了良好的泛化能力。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文提出的在线自我博弈与变体问题合成（SVS）策略在强化学习与可验证奖励（RLVR）训练中取得了显著的成果，但仍有一些可以进一步探索的方向：

1. 合成问题的质量与多样性

• 问题质量评估：虽然SVS策略能够生成变体问题并保持与原始问题相同的参考答案，但生成问题的质量和多样性仍有待进一步评估。可以探索更精细的评估指标，以确保合成问题不仅在语义上与原始问题一致，而且在难度和复杂性上也具有适当的分布。
• 多样性增强：研究如何进一步增强合成问题的多样性，例如通过引入更多的问题模板、不同的语言风格或更复杂的逻辑结构，以更好地挑战模型的推理能力。

2. 奖励塑形策略的优化

• 动态奖励调整：当前的奖励塑形策略基于固定的准确率范围来验证合成问题的有效性。可以探索动态调整这些奖励阈值的方法，以适应模型在不同训练阶段的能力变化，从而更有效地激励模型生成高质量的变体问题。
• 多维度奖励：除了准确率，还可以考虑引入其他维度的奖励，如问题的创新性、复杂性或与现有问题的相似性，以更全面地评估合成问题的价值。

3. 与其他RLVR方法的结合

• 算法融合：SVS策略与现有的RLVR算法（如PPO、GSPO和Reinforce++）的结合已经展示了一定的灵活性。可以进一步探索如何将SVS与其他先进的RLVR算法或技术（如元强化学习、多智能体强化学习等）相结合，以实现更强大的训练效果。
• 跨领域应用：虽然SVS策略在数学推理任务中表现出色，但其在其他领域（如自然语言处理、计算机视觉等）的应用潜力仍有待挖掘。研究如何将SVS策略推广到这些领域，以解决更广泛的任务。

4. 长期训练稳定性

• 长期训练的挑战：尽管SVS策略在训练过程中能够维持策略熵的稳定性，但在长期训练中可能会面临新的挑战，如模型过拟合、训练效率下降等。可以研究如何通过引入正则化技术、动态数据更新策略等方法来进一步提高模型的长期训练稳定性。
• 自适应训练策略：探索自适应训练策略，使模型能够根据训练进度和性能反馈自动调整训练参数和策略，以实现更高效、更稳定的长期训练。

5. 模型泛化能力的提升

• 跨任务泛化：虽然SVS策略在多个基准上展示了良好的泛化能力，但其在跨任务泛化方面的表现仍有待进一步验证。可以研究如何通过引入多任务学习、迁移学习等技术，进一步提升模型在不同任务和领域之间的泛化能力。
• 对抗性训练：引入对抗性训练方法，使模型在面对各种复杂和对抗性问题时仍能保持稳定的性能，从而进一步提高模型的鲁棒性和泛化能力。

6. 人类反馈的整合

• 人类标注的利用：尽管SVS策略在无需额外标注的情况下实现了自我改进，但在某些情况下，适当的人类反馈可能有助于进一步提升模型的性能。可以研究如何有效地整合人类标注数据，以指导模型生成更高质量的变体问题和解决方案。
• 人机协作：探索人机协作的训练模式，使人类专家能够与模型进行互动，共同生成和优化训练数据，从而实现更高效、更高质量的模型训练。

7. 理论分析与解释

• 理论基础：进一步深入研究SVS策略的理论基础，分析其在维持策略熵和提升模型性能方面的具体机制，为策略的优化和改进提供更坚实的理论支持。
• 解释性研究：提高模型决策过程的可解释性，通过分析模型在生成变体问题和解决问题时的内部机制，更好地理解其推理过程和学习行为，从而为模型的进一步优化提供指导。

这些方向不仅可以进一步提升SVS策略的性能和应用范围，还可以为强化学习与可验证奖励训练领域的发展提供新的思路和方法。

Q: 总结一下论文的主要内容

Authors: Xiao Liang, Zhongzhi Li, Yeyun Gong, Yelong Shen, Ying Nian Wu, Zhijiang Guo, Weizhu Chen

Categories: cs.CL

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.14029v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.14029v1

Published: 2025-08-19T17:42:45Z

---

9. Bidirectional Information Flow (BIF) — A Sample Efficient Hierarchical Gaussian Process for Bayesian Optimization

Hierarchical Gaussian Process (H-GP) models divide problems into different subtasks, allowing for different models to address each part, making them well-suited for problems with inherent hierarchical structure. However, typical H-GP models do not fully take advantage of this structure, only sending information up or down the hierarchy. This one-way coupling limits sample efficiency and slows convergence. We propose Bidirectional Information Flow (BIF), an efficient H-GP framework that establishes bidirectional information exchange between parent and child models in H-GPs for online training. BIF retains the modular structure of hierarchical models - the parent combines subtask knowledge from children GPs - while introducing top-down feedback to continually refine children models during online learning. This mutual exchange improves sample efficiency, enables robust training, and allows modular reuse of learned subtask models. BIF outperforms conventional H-GP Bayesian Optimization methods, achieving up to 4x and 3x higher $R^2$ scores for the parent and children respectively, on synthetic and real-world neurostimulation optimization tasks.

中文摘要

层次高斯过程（H-GP）模型将问题划分为不同的子任务，使得不同的模型能够处理每个部分，这使得它们非常适合具有固有层次结构的问题。然而，典型的H-GP模型并没有充分利用这种结构，仅仅是上下传递信息。这种单向耦合限制了样本效率并减缓了收敛。我们提出了双向信息流（BIF），这是一种高效的H-GP框架，建立了H-GP中父模型和子模型之间的双向信息交换，以便进行在线训练。BIF保留了层次模型的模块化结构 - 父模型结合来自子高斯过程的子任务知识 - 同时引入自上而下的反馈，在在线学习过程中持续改进子模型。这种相互交换提高了样本效率，增强了训练的稳健性，并允许对已学习的子任务模型进行模块化重用。BIF在传统的H-GP贝叶斯优化方法中表现优越，在合成和实际神经刺激优化任务中，父模型和子模型分别实现了高达4倍和3倍的$R^2$分数提升。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决传统层次高斯过程（Hierarchical Gaussian Process, H-GP）模型在贝叶斯优化（Bayesian Optimization, BO）中样本效率低下和收敛速度慢的问题。具体来说，论文指出传统H-GP模型在处理具有内在层次结构的问题时，信息流动通常是单向的，即只从子模型向上传递到父模型，而没有从父模型向下反馈到子模型的机制。这种单向信息流动限制了模型对问题结构的充分利用，导致样本效率不高和收敛速度缓慢。

为了解决这一问题，论文提出了一个新的框架——双向信息流（Bidirectional Information Flow, BIF），该框架在层次高斯过程中建立了父子模型之间的双向信息交换，从而提高了样本效率，加快了收敛速度，并允许在在线学习过程中持续优化子模型。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了以下相关研究：

疾病检测与药物设计

• An et al. (2021): 使用层次深度学习模型和迁移学习，基于少量医学图像进行疾病检测和分类。
  • 贡献: 展示了层次模型在处理小数据集时的有效性。
• Ruberg et al. (2023): 在药物开发中应用贝叶斯方法，通过层次模型提高数据效率。
  • 贡献: 通过共享协方差结构，提高了多任务学习的效率。

神经刺激与脑机接口

• Bonizzato et al. (2023): 自动优化神经假肢刺激参数，驱动大鼠和猴子的运动皮层和脊髓输出。
  • 贡献: 提供了神经刺激参数优化的实际应用背景。
• Laferrière et al. (2020): 开发了专门用于神经刺激协议的层次GP-BO方法，通过将单个刺激通道建模为子GP，提高了样本效率和性能。
  • 贡献: 展示了层次GP在神经刺激优化中的应用，并提出了单向信息流的局限性。

机器学习与统计方法

• Damianou and Lawrence (2013): 提出了深度高斯过程，利用分层GP架构捕捉有限数据中的复杂、多尺度模式。
  • 贡献: 提供了层次GP在复杂模式识别中的应用。
• Bonilla et al. (2007): 提出了多任务GP，通过共享协方差结构提高数据效率。
  • 贡献: 展示了多任务GP在相关任务学习中的有效性。
• Fyshe et al. (2012): 使用低维潜在过程对脑电图（

Authors: Juan D. Guerra, Thomas Garbay, Guillaume Lajoie, Marco Bonizzato

Categories: cs.LG

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2505.11294v2.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2505.11294v2

Published: 2025-05-16T14:26:03Z

---

10. Learning from Preferences and Mixed Demonstrations in General Settings

Reinforcement learning is a general method for learning in sequential settings, but it can often be difficult to specify a good reward function when the task is complex. In these cases, preference feedback or expert demonstrations can be used instead. However, existing approaches utilising both together are often ad-hoc, rely on domain-specific properties, or won’t scale. We develop a new framing for learning from human data, \emph{reward-rational partial orderings over observations}, designed to be flexible and scalable. Based on this we introduce a practical algorithm, LEOPARD: Learning Estimated Objectives from Preferences And Ranked Demonstrations. LEOPARD can learn from a broad range of data, including negative demonstrations, to efficiently learn reward functions across a wide range of domains. We find that when a limited amount of preference and demonstration feedback is available, LEOPARD outperforms existing baselines by a significant margin. Furthermore, we use LEOPARD to investigate learning from many types of feedback compared to just a single one, and find that combining feedback types is often beneficial.

中文摘要

强化学习是一种用于序列设置的通用学习方法，但在任务复杂时，通常很难指定一个好的奖励函数。在这些情况下，可以使用偏好反馈或专家示范。不过，现有的同时利用这两者的方法通常是临时的，依赖于特定领域的属性，或者无法扩展。我们开发了一种新框架，用于从人类数据中学习，称为“观察的奖励-理性偏序”，旨在灵活且可扩展。在此基础上，我们引入了一种实用算法，LEOPARD：从偏好和排名示范中学习估计目标。LEOPARD 能够从广泛的数据中学习，包括负面示范，从而高效地学习各个领域的奖励函数。我们发现，当可用的偏好和示范反馈有限时，LEOPARD 的表现显著优于现有基准。此外，我们使用 LEOPARD 调查从多种类型的反馈中学习，与仅使用单一类型的反馈相比，发现组合反馈类型通常是有益的。

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）中如何有效地从人类反馈数据中学习奖励函数的问题。具体来说，它关注的是如何结合多种类型的人类反馈（如偏好反馈和专家演示）来学习奖励函数，以克服在复杂任务中难以直接指定良好奖励函数的挑战。

主要问题包括：

1. 奖励函数的复杂性：在现实世界的复杂任务中，直接设计一个有效的奖励函数是非常困难的。
2. 人类反馈的多样性：人类可以提供多种类型的反馈，如偏好（比较两种行为的好坏）、演示（展示正确的行为）、甚至负面演示（展示错误的行为）。然而，现有的方法往往只能利用其中一种或几种特定类型的反馈，且缺乏统一的框架来处理这些不同的反馈类型。
3. 现有方法的局限性：现有的结合偏好和演示的方法往往是特定于某个领域的，或者在实际应用中难以扩展到更一般的情况。

为了解决这些问题，论文提出了一个新的框架——奖励理性的部分排序（Reward-Rational Partial Orderings, RRPO），并基于此框架开发了一个实用的算法——LEOPARD（Learning Estimated Objectives from Preferences And Ranked Demonstrations）。这个算法能够从多种类型的反馈中学习奖励函数，并在不同的环境中进行有效的训练。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了多个与学习奖励函数相关的研究领域，包括基于演示的强化学习（Demonstration-Based RL）、基于偏好的强化学习（Preference-Based RL）、以及结合演示和偏好反馈的研究。以下是一些主要的相关研究：

基于演示的强化学习（Demonstration-Based RL）

• 行为克隆（Behavioural Cloning）：直接模仿给定的专家演示，但这种方法容易受到演示质量的影响，且难以处理演示数据中的噪声。
• 逆强化学习（Inverse RL, IRL）：通过专家演示学习奖励函数，使得这些演示在学习到的奖励函数下接近最优。例如：
  • Ng et al. (2000) 提出了基于最大熵的逆强化学习（MaxEnt IRL）。
  • Ziebart et al. (2008) 提出了最大因果熵逆强化学习（MaxCausalEnt IRL）。
  • Wulfmeier et al. (2015) 提出了DeepIRL，将深度学习与逆强化学习结合，适用于高维观测空间。
• 贝叶斯逆强化学习（Bayesian IRL）：通过贝叶斯方法学习奖励函数，考虑了奖励函数的不确定性。例如：
  • Ramachandran & Amir (2007) 提出了贝叶斯逆强化学习。
  • Brown et al. (2020) 提出了基于贝叶斯方法的奖励学习。

基于偏好的强化学习（Preference-Based RL）

• 人类反馈的强化学习（RLHF）：通过人类对行为对的偏好来学习奖励函数。例如：
  • Christiano et al. (2017) 提出了Deep RLHF，使用Bradley-Terry模型来学习奖励函数。
  • Wirth et al. (2017) 提供了偏好强化学习方法的综述。
• 偏好优化：通过优化偏好来学习奖励函数。例如：
  • Rafailov et al. (2024) 提出了直接偏好优化（Direct Preference Optimization, DPO）。

结合演示和偏好反馈的研究

• 预训练和微调：先在演示数据上预训练奖励模型，然后使用偏好数据进行微调。例如：
  • Ibarz et al. (2018) 和 Palan et al. (2019) 提出了这种方法。
• 更复杂的方法：
  • Krasheninnikov et al. (2021) 提出了通过采样轨迹并应用最大熵逆强化学习的方法，但这种方法计算成本高且仅适用于线性奖励函数。
  • Mehta & Losey (2023) 结合了偏好、演示和修正，但依赖于机器人学中的特定领域属性。
  • Brown et al. (2019) 和 Brown & Niekum (2019) 提出了通过子采样排名演示来生成偏好进行训练的方法，但这种方法会丢失关于演示与其他轨迹关系的信息。
  • Taranovic et al. (2022) 提出了结合偏好损失和对抗性模仿学习的方法。

其他类型的反馈

• 负面演示：Xie et al. (2019) 提出了通过负面演示学习奖励函数的方法。
• 改进反馈：Jain et al. (2015) 提出了通过在线协同反馈学习偏好。
• 自然语言反馈：Matuszek et al. (2012) 提出了通过自然语言指令学习奖励函数。
• 排名反馈：Myers et al. (2022) 提出了使用Plackett-Luce模型从排名中学习奖励函数。

这些相关研究为本文提出的LEOPARD算法提供了理论基础和实践指导，LEOPARD通过结合多种类型的反馈，提供了一个更加灵活和有效的奖励学习方法。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过引入一个新的数学框架——奖励理性的部分排序（Reward-Rational Partial Orderings, RRPO）来解决从人类反馈中学习奖励函数的问题。基于这个框架，论文提出了一个实用的算法——LEOPARD（Learning Estimated Objectives from Preferences And Ranked Demonstrations）。以下是详细的解决方法：

1. 奖励理性的部分排序（RRPO）

RRPO框架的核心思想是将人类反馈解释为对观测到的轨迹片段的严格部分排序。这些部分排序通过一组Boltzmann-Rational选择来编码，类似于Plackett-Luce排名模型。具体来说，对于每个部分排序中的元素，我们将其视为从包含自身和所有严格小于它的元素的集合中进行选择。

• 数学定义：
  • 设 ( D ) 为所有可能的轨迹片段集合，( C ) 为表示人类反馈的部分排序集合，( R_\theta ) 为参数化的奖励函数。
  • RRPO的似然函数定义为： [ P_{RRPO}(C|D, \theta) = \prod_{(\tau_i, <j) \in D \times C} P(<_j | \tau_i), ] 其中 [ P(<_j | \tau_i) = \frac{e^{\beta_j R\theta(\tau_i)}}{e^{\beta_j R\theta(\tau_i)} + \sum{\tau_k \in D, \tau_k <j \tau_i} e^{\beta_j R\theta(\tau_k)}}. ]
  • 损失函数为： [ L_{RRPO}(\theta) = - \log P_{RRPO}(C|D, \theta) + L_{\text{Smooth}}(D, \theta), ] 其中 ( L_{\text{Smooth}} ) 是一个平滑项，用于惩罚奖励函数在轨迹上的梯度，使奖励函数更加平滑，便于RL代理学习。

2. LEOPARD算法

LEOPARD算法基于RRPO框架，能够从偏好、正负演示以及演示的相对排名中学习奖励函数。算法的主要步骤如下：

• 输入：迭代次数 ( n_{\text{iters}} )，每轮的环境交互步数 ( n_{\text{rollout-steps}} )，每轮采样的偏好数量 ( n_{\text{prefs}} )，正负演示数据及其排名。
• 初始化：初始化代理策略 ( \pi ) 和奖励函数 ( R_\theta )。
• 迭代过程：
  1. 采样新轨迹：从环境中采样新的轨迹，加入代理轨迹池 ( D_{\text{agent}} )。
  2. 获取偏好：从新轨迹和代理轨迹池中采样轨迹片段对，生成偏好数据。
  3. 训练奖励模型：使用RRPO损失函数训练奖励模型，优化奖励函数参数 ( \theta )。
  4. 训练代理：使用训练好的奖励模型，通过标准的RL算法（如SAC或PPO）训练代理策略。
• 输出：训练好的代理策略 ( \pi ) 和学习到的奖励函数 ( R_\theta )。

3. 算法的关键特性

• 灵活性：LEOPARD可以同时处理多种类型的反馈，包括偏好、正负演示和演示的相对排名。
• 可扩展性：算法设计为适用于多种环境，不依赖于特定领域的属性。
• 动态训练：奖励模型的训练会动态停止，当损失函数收敛时停止训练，避免过拟合。

4. 实验验证

论文通过在多个Gymnasium环境（如Half Cheetah、Cliff Walking、Lunar Lander和Ant）上进行实验，验证了LEOPARD算法的有效性。实验结果表明，LEOPARD在有限的偏好和演示反馈下，显著优于现有的基线方法（如DeepIRL和AILP）。此外，论文还探讨了使用多种反馈类型相比于单一反馈类型的学习效果，发现结合多种反馈类型通常更有益。

总结

通过引入RRPO框架和LEOPARD算法，论文提供了一个灵活、可扩展且有效的解决方案，能够从多种类型的人类反馈中学习奖励函数，适用于多种强化学习环境。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文通过一系列实验来验证LEOPARD算法的有效性和性能。实验涉及多个不同的环境，以及与现有基线方法的比较。以下是实验的主要内容和结果：

实验环境

论文选择了四个具有代表性的环境，这些环境涵盖了连续和离散的观测与动作空间，以及不同的奖励稀疏性和复杂性：

1. Half Cheetah (MuJoCo)：一个具有连续动作空间的环境，目标是让半猎豹机器人尽可能快地奔跑。
2. Cliff Walking (Toy Text)：一个具有离散动作空间的环境，目标是让代理在避免掉下悬崖的情况下到达终点。
3. Lunar Lander (Box2D)：一个具有连续观测空间和离散动作空间的环境，目标是成功着陆月球着陆器。
4. Ant (MuJoCo)：一个具有连续动作空间的环境，目标是让蚂蚁机器人尽可能快地奔跑。

实验设置

• 反馈数据生成：为了减少测试成本并便于超参数调整，论文使用合成方法生成偏好、演示及其排名。偏好是通过比较两个轨迹片段的奖励差异来生成的，而演示则是通过在真实奖励函数下训练代理并采样其轨迹来生成的。
• 反馈类型：实验中考虑了多种反馈类型，包括偏好、正负演示以及演示的相对排名。
• 基线方法：与LEOPARD算法进行比较的基线方法包括：
  • DeepIRL：一种基于最大熵逆强化学习的方法。
  • AILP：一种结合偏好和正演示的对抗性模仿学习方法。
  • DeepIRL + RLHF：先使用DeepIRL在演示数据上训练奖励模型，然后使用RLHF进行偏好微调。

实验结果

1. LEOPARD与基线方法的比较：

   • 在所有实验环境中，LEOPARD在有限的偏好和演示反馈下，均显著优于现有的基线方法。例如，在Half Cheetah环境中，LEOPARD的最终平均奖励为5650，而DeepIRL + RLHF的最佳结果为1540，AILP的最佳结果为3.49。
   • 在Cliff Walking环境中，LEOPARD的最终平均奖励为670，而DeepIRL + RLHF的最佳结果为-91.7，AILP的最佳结果为-249。
   • 在Lunar Lander环境中，LEOPARD的最终平均奖励为-140，而DeepIRL + RLHF的最佳结果为-1720，AILP的最佳结果为-684。
   • 在Ant环境中，LEOPARD的最终平均奖励为2630，而DeepIRL + RLHF的最佳结果为-927，AILP的最佳结果为-1130。

2. 不同反馈类型的组合效果：

   • 论文还探讨了使用多种反馈类型相比于单一反馈类型的学习效果。结果表明，结合多种反馈类型通常更有益。例如，在Half Cheetah环境中，偏好和正演示的组合表现最好；在Cliff Walking环境中，所有反馈类型的组合表现最好。

实验结论

• LEOPARD的有效性：LEOPARD算法在多种环境中均表现出色，能够有效地从有限的偏好和演示反馈中学习奖励函数。
• 多种反馈类型的益处：结合多种反馈类型可以提高学习效果，尤其是在偏好和正演示的组合中。
• 算法的灵活性和可扩展性：LEOPARD算法不仅适用于多种环境，还能够灵活处理多种类型的反馈数据，具有良好的可扩展性。

这些实验结果验证了LEOPARD算法在奖励函数学习任务中的有效性和优越性，展示了其在实际应用中的潜力。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文提出了一个灵活且有效的框架和算法（LEOPARD）来从人类反馈中学习奖励函数，但仍有几个方向可以进一步探索：

1. 更广泛的环境和任务

• 复杂机器人任务：在更复杂的机器人任务中测试LEOPARD，例如多关节机器人的操作任务，这些任务可能涉及更复杂的动作空间和观测空间。
• 视频游戏：在视频游戏中应用LEOPARD，这些环境通常具有高维度的观测空间和复杂的奖励结构。
• 大型语言模型（LLM）微调：探索LEOPARD在LLM微调中的应用，尤其是在需要从人类反馈中学习对齐目标的场景中。

2. 反馈类型的扩展

• 自然语言反馈：将自然语言反馈纳入LEOPARD框架，例如人类通过自然语言描述期望的行为或批评当前的行为。
• 多模态反馈：结合多种模态的反馈，如视觉信号、听觉信号和文本反馈，以更全面地捕捉人类的意图。
• 修正和交互式反馈：研究如何将人类的修正（如直接修改代理的行为）和交互式反馈（如通过界面直接指导代理）纳入LEOPARD框架。

3. 理论分析和改进

• 收敛性和稳定性分析：对LEOPARD算法的收敛性和稳定性进行更深入的理论分析，提供更严格的数学保证。
• 优化算法改进：探索更高效的优化算法来训练奖励模型，减少训练时间和资源消耗。
• 反馈质量的影响：研究不同质量的反馈（如噪声较大的偏好或不准确的演示）对学习效果的影响，并开发相应的鲁棒性增强方法。

4. 算法的扩展和变体

• 在线学习：开发LEOPARD的在线学习版本，使代理能够在实时交互中动态更新奖励函数。
• 多代理学习：将LEOPARD扩展到多代理场景，研究如何从多个代理的行为中学习奖励函数。
• 跨任务学习：探索LEOPARD在跨任务学习中的应用，即如何利用在一个任务中学到的奖励函数来加速其他相关任务的学习。

5. 实际应用中的挑战

• 数据收集和标注：研究如何高效地收集和标注人类反馈数据，尤其是在数据稀缺或标注成本较高的情况下。
• 用户界面和交互设计：开发更直观的用户界面，使非技术用户能够更容易地提供反馈。
• 长期学习和适应性：研究LEOPARD在长期学习任务中的表现，以及如何使奖励函数适应环境的变化或任务目标的演变。

6. 与其他方法的结合

• 与模型学习结合：将LEOPARD与环境模型学习方法结合，以提高奖励函数学习的效率和准确性。
• 与元学习结合：探索LEOPARD在元学习中的应用，即如何快速适应新任务并学习到更通用的奖励函数。
• 与强化学习理论的结合：进一步探索LEOPARD与强化学习理论的结合，例如在部分可观测环境（POMDP）或连续时间环境中的应用。

这些方向不仅有助于进一步验证和改进LEOPARD算法，还能为强化学习和人类反馈学习领域带来新的见解和方法。

Q: 总结一下论文的主要内容

A:

Authors: Jason R Brown, Carl Henrik Ek, Robert D Mullins

Categories: cs.LG, 68T07, I.2.6; I.2.8; H.1.2

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.14027v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.14027v1

Published: 2025-08-19T17:37:35Z

---

Evaluation Domain Papers

1. Evaluating Identity Leakage in Speaker De-Identification Systems

Speaker de-identification aims to conceal a speaker’s identity while preserving intelligibility of the underlying speech. We introduce a benchmark that quantifies residual identity leakage with three complementary error rates: equal error rate, cumulative match characteristic hit rate, and embedding-space similarity measured via canonical correlation analysis and Procrustes analysis. Evaluation results reveal that all state-of-the-art speaker de-identification systems leak identity information. The highest performing system in our evaluation performs only slightly better than random guessing, while the lowest performing system achieves a 45% hit rate within the top 50 candidates based on CMC. These findings highlight persistent privacy risks in current speaker de-identification technologies.

中文摘要

说话者去标识化旨在隐匿说话者的身份，同时保持基础语音的可理解性。我们引入了一个基准，量化剩余身份泄露，使用三种互补的错误率：等错误率、累积匹配特征命中率，以及通过典型相关分析和普克里斯特斯分析测量的嵌入空间相似性。评估结果显示，所有最新的说话者去标识化系统都会泄露身份信息。在我们的评估中表现最好的系统仅比随机猜测稍好，而表现最差的系统在前50个候选者中达到45%的命中率，这基于累计匹配特征。这些发现突显了当前说话者去标识化技术中持续存在的隐私风险。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决的问题是评估现有的说话人去识别化（Speaker De-identification, SDID）系统在保护隐私方面的能力，特别是这些系统在隐藏说话人身份信息方面的有效性。具体来说，论文的目标是量化当前SDID系统中残留的身份信息泄露程度，并通过多种评估方法来揭示这些系统在隐私保护方面的实际表现。

论文指出，尽管SDID系统旨在在保持语音可理解性的同时隐藏说话人的身份，但目前尚不清楚这些系统在实际应用中能够多有效地防止身份信息泄露。因此，论文提出了一个多视角的身份泄露评估框架，以全面评估SDID系统的隐私保护性能。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了以下相关研究：

1. 语音隐私保护法规：论文提到欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）将语音中的生物特征签名归类为个人身份信息，这强调了语音隐私保护的重要性。
2. 语音隐私挑战：提到了“VoicePrivacy 2020 Challenge”，这是一个关于说话人匿名化以保护隐私的挑战赛，它推动了该领域的研究。
3. 说话人去识别化技术：论文提到了一些与说话人去识别化相关的技术，如“AutoVC”（一种零样本语音风格转换技术）和“Soundstream”（一种端到端的神经音频编解码器）。
4. 攻击匿名化语音的研究：论文提到了几项研究，这些研究展示了如何利用特定技术攻击匿名化的语音，例如“Specwav-attack”（利用语谱图调整和wav2vec 2.0攻击匿名化语音）和“Diffattack”（一种基于扩散的保留音色的对抗攻击）。
5. 说话人识别模型：论文中提到了几种说话人识别模型，如“Titanet-L”和“ECAPA-TDNN”，这些模型被用于评估SDID系统的性能。

这些相关研究为论文提供了背景和参考，帮助理解当前语音隐私保护领域的研究进展和挑战。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下方法来解决评估说话人去识别化（SDID）系统隐私保护能力的问题：

1. 提出一个多视角的身份泄露评估框架

论文引入了一个综合的评估框架，该框架结合了三种互补的错误率来量化残留的身份泄露：

• 等错误率（Equal Error Rate, EER）：用于量化二元验证风险。
• 累积匹配特征（Cumulative Match Characteristic, CMC）分析：用于反映搜索排名泄露情况。
• 嵌入空间相似性分析：通过典型相关分析（Canonical Correlation Analysis, CCA）和Procrustes分析来衡量嵌入空间的相似性，定位表示在潜在空间中的收敛位置。

2. 评估数据集

论文使用了Mixer 3语料库的一个子集，包含223名美国英语母语者，每个说话者至少有五次录音会话。为了确保数据的代表性，论文对数据进行了预处理，去除了会话开始时的问候、通话设置噪声和通道稳定化伪影。

3. 评估场景设计

论文设计了三种不同的评估场景，以全面评估SDID系统的性能：

• Trial set 1：比较原始语音与同一说话者的去识别化语音段（目标试验）和不同说话者的去识别化语音段（非目标试验）。
• Trial set 2：仅使用去识别化语音段，评估系统是否能为同一说话者生成多个一致的伪语音。
• Cross-profile试验：评估同一说话者使用不同匿名化配置文件生成的去识别化语音段是否可以被可靠地区分。

4. 使用多种说话人识别模型

为了评估SDID系统的性能，论文使用了三种不同的说话人识别（SID）模型，每个模型都基于不同的架构和训练策略：

• NVIDIA NeMo的TitaNet-L：基于1D可分离卷积、SE层和ContextNet编码器。
• ECAPA-TDNN：增强了TDNN，使用Res2Blocks、SE层和频率通道注意力模块。
• SRI的OLIVE 5.3.1 Martini插件：基于TDNN的xvector提取器，使用PNCC特征和PLDA后端。

5. 量化身份泄露

论文通过以下三种方式量化身份泄露：

1. CMC击中率：在选定的排名中，正确身份出现在前k个最近邻中的比例。
2. AUC-CMC和平均识别排名：总结整个CMC曲线，较高的AUC或较低的平均排名表示较弱的隐私保护。
3. 嵌入空间相似性：通过CCA和Procrustes分析来衡量原始和去识别化x-vector空间的相似性。

6. 综合分析

论文对所有SDID系统进行了综合分析，发现所有系统都存在身份信息泄露，但泄露程度不同。通过多视角评估，论文揭示了不同系统在隐私保护方面的优势和不足，并强调了单一指标评估可能存在的局限性。

通过这些方法，论文全面评估了SDID系统在隐私保护方面的表现，并为未来的研究和开发提供了有价值的见解。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文进行了以下几组实验来评估说话人去识别化（SDID）系统的性能：

1. 实验设置

• 数据集：使用了Mixer 3语料库的子集，包含223名美国英语母语者，每个说话者至少有五次录音会话。数据经过预处理，去除了会话开始时的问候、通话设置噪声和通道稳定化伪影。
• SDID系统：评估了五个SDID系统，这些系统均提交给NIST进行评估，包括四个表演者系统和一个由测试与评估合作伙伴构建的基线系统。
• 说话人识别模型：使用了三种不同的说话人识别（SID）模型，包括TitaNet-L、ECAPA-TDNN和SRI的OLIVE 5.3.1 Martini插件。

2. 实验场景

• Trial set 1：比较原始语音与同一说话者的去识别化语音段（目标试验）和不同说话者的去识别化语音段（非目标试验）。预期EER接近50%。
• Trial set 2：仅使用去识别化语音段，评估系统是否能为同一说话者生成多个一致的伪语音。预期EER接近0%。
• Cross-profile试验：评估同一说话者使用不同匿名化配置文件生成的去识别化语音段是否可以被可靠地区分。预期EER接近0%。

3. 实验结果

• Anonymization Effectiveness（匿名化有效性）

  • Trial set 1：评估SDID系统在原始语音和去识别化语音之间的链接程度。结果显示，所有系统在匿名化后EER显著增加，但大多数系统未能完全隐藏身份信息，EER低于50%。
  • Trial set 2：评估SDID系统在生成一致伪语音方面的能力。结果显示，大多数系统在生成一致伪语音方面表现不佳，EER在20-44%之间。

• Anonymization Stability and Profile Collisions（匿名化稳定性与配置文件冲突）

  • 评估SDID系统在不同会话中生成一致伪语音的能力。结果显示，大多数系统在生成一致伪语音方面存在显著的不稳定性，EER在20-44%之间。

• Same-speaker Anonymization Profile Distinctness（同一说话者的匿名化配置文件区分度）

  • 评估同一说话者使用不同匿名化配置文件生成的去识别化语音段是否可以被可靠地区分。结果显示，不同系统的EER在8-51%之间，表明某些系统生成的伪语音配置文件之间存在显著的重叠。

• Measuring Identity Leakage（量化身份泄露）

  • CMC分析：通过CMC曲线评估身份泄露程度。结果显示，所有系统都存在身份信息泄露，但泄露程度不同。例如，VOXLET系统在rank-1击中率为12.29%，rank-50击中率为45.05%，而SHADOW和PHORTRESS系统在rank-1击中率低于1%，rank-50击中率低于11%。
  • 嵌入空间相似性分析：通过CCA和Procrustes分析评估嵌入空间的相似性。结果显示，某些系统在全局嵌入空间中保留了较高的相似性，而其他系统则在局部结构中保留了更多的身份信息。

4. 结论

• 论文通过多视角分析发现，所有SDID系统都存在身份信息泄露，但泄露模式不同。某些系统在局部结构中保留了更多的身份信息，而其他系统则在全局嵌入空间中保留了较高的相似性。这些发现强调了单一指标评估的局限性，并为未来的研究和开发提供了有价值的见解。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A:

Authors: Seungmin Seo, Oleg Aulov, Afzal Godil, Kevin Mangold

Categories: cs.SD, cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.14012v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.14012v1

Published: 2025-08-19T17:20:25Z

---

2. Hallucinations and Key Information Extraction in Medical Texts: A Comprehensive Assessment of Open-Source Large Language Models

Clinical summarization is crucial in healthcare as it distills complex medical data into digestible information, enhancing patient understanding and care management. Large language models (LLMs) have shown significant potential in automating and improving the accuracy of such summarizations due to their advanced natural language understanding capabilities. These models are particularly applicable in the context of summarizing medical/clinical texts, where precise and concise information transfer is essential. In this paper, we investigate the effectiveness of open-source LLMs in extracting key events from discharge reports, including admission reasons, major in-hospital events, and critical follow-up actions. In addition, we also assess the prevalence of various types of hallucinations in the summaries produced by these models. Detecting hallucinations is vital as it directly influences the reliability of the information, potentially affecting patient care and treatment outcomes. We conduct comprehensive simulations to rigorously evaluate the performance of these models, further probing the accuracy and fidelity of the extracted content in clinical summarization. Our results reveal that while the LLMs (e.g., Qwen2.5 and DeepSeek-v2) perform quite well in capturing admission reasons and hospitalization events, they are generally less consistent when it comes to identifying follow-up recommendations, highlighting broader challenges in leveraging LLMs for comprehensive summarization.

中文摘要

临床总结在医疗保健中至关重要，因为它将复杂的医疗数据提炼为易于理解的信息，从而增强患者的理解和护理管理。大型语言模型（LLMs）在自动化和提高此类总结的准确性方面显示出显著的潜力，这得益于它们先进的自然语言理解能力。这些模型尤其适用于总结医学/临床文本的背景，其中准确和简明的信息传递至关重要。在本文中，我们研究开源LLMs在提取出院报告中的关键事件方面的有效性，包括入院原因、主要住院事件和关键的后续行动。此外，我们还评估了这些模型所产生的摘要中各种类型幻觉的普遍性。检测幻觉至关重要，因为它直接影响信息的可靠性，从而可能影响患者护理和治疗结果。我们进行全面的模拟，以严格评估这些模型的性能，进一步探讨临床总结中提取内容的准确性和一致性。我们的结果表明，尽管LLMs（例如Qwen2.5和DeepSeek-v2）在捕捉入院原因和住院事件方面表现良好，但在识别后续建议时通常缺乏一致性，这突出了在全面总结中利用LLMs所面临的更广泛挑战。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决在医疗文本总结中使用开源大型语言模型（LLMs）时面临的两个主要挑战：

1. 关键事件提取（Key Event Extraction）：

   • 从医疗文本（如出院报告）中提取关键事件（如入院原因、住院期间的重要事件和必要的后续行动）是临床总结的核心任务。然而，LLMs在处理复杂的医疗文本时，可能会遗漏重要的细节，导致总结不完整或误导性，影响临床决策的准确性。

2. 幻觉（Hallucinations）：

   • LLMs在生成文本时可能会产生幻觉，即生成与原始文本不符或不存在的信息。在医疗领域，这种幻觉可能导致严重的后果，如错误的诊断、错误的治疗建议或对患者病史的误解。因此，检测和减少幻觉对于确保医疗文本总结的可靠性至关重要。

论文通过综合评估开源LLMs在处理医疗文本总结时的表现，分析它们在提取关键事件和减少幻觉方面的有效性和局限性，旨在为医疗文本总结提供更可靠和准确的工具。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了与医疗文本总结、关键事件提取和幻觉检测相关的多个研究领域。以下是主要的相关研究：

医疗文本总结（Medical Text Summarization）

• 传统方法：早期的医疗文本总结研究主要依赖于基于规则的方法和统计模型，如条件随机场（Conditional Random Fields）和隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models）。
• 深度学习方法：近年来，深度学习技术，特别是基于循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）和基于Transformer的架构，被广泛应用于医疗文本总结中，以提高准确性。
• 预训练模型：预训练的生物医学模型，如BioBERT和ClinicalBERT，已被证明在从结构化和非结构化临床叙述中提取医学实体方面具有显著效果。

关键事件提取（Key Event Extraction）

• 基于规则的方法：早期研究依赖于基于规则的方法来识别关键事件，但这些方法通常需要大量的领域特定训练数据，并且在不同医疗上下文中的泛化能力有限。
• 深度学习方法：近年来，深度学习方法被广泛用于提高关键事件提取的准确性。例如，GPT-4和Med-PaLM等模型在捕捉上下文依赖关系方面显示出潜力，但它们可能仍然无法准确地优先考虑临床相关见解。

幻觉检测（Hallucination Detection）

• 事实核查方法：一些研究依赖于事实核查方法，通过比较生成的总结与源文本，使用相似性度量或基于检索的验证来检测幻觉。
• 不确定性量化：其他研究使用不确定性量化技术，如置信度评分和概率建模，来评估LLM生成输出的可靠性。
• 外部知识库：在生物医学领域，外部知识库（如SNOMED CT）已被集成到NLP管道中，以验证生成内容的事实准确性。

具体相关研究

• BioBERT [23]：一个预训练的生物医学语言表示模型，用于生物医学文本挖掘。
• ClinicalBERT [24]：一个针对临床笔记建模和预测医院再入院的预训练模型。
• GPT-4 [25]：展示了在自然语言理解、生成和上下文推理方面的显著能力，但可能在优先考虑临床相关见解方面存在挑战。
• Med-PaLM [26]：一个在生物医学AI领域有潜力的模型，用于处理临床文本总结。
• Med-Halt [11]：一个用于测试大型语言模型在医疗领域幻觉的测试框架。

这些研究为本文提供了背景和基础，本文在此基础上进一步探讨了开源LLMs在医疗文本总结中的关键事件提取和幻觉检测方面的表现。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下方法来解决医疗文本总结中的关键事件提取和幻觉检测问题：

1. 数据集和模型选择

• 数据集：使用MIMIC-IV数据集中的出院报告作为实验数据。这些报告包含了丰富的临床信息，适合用于评估LLMs在医疗文本总结中的表现。
• 模型选择：选择了多种开源大型语言模型（LLMs），包括LLaMA、Mistral、Gemma、Phi、Falcon、LLaVA、DeepSeek和Qwen等，以评估它们在医疗文本总结中的性能。

2. 关键事件提取评估

• 评估指标：使用GPT-4作为评估器，评估LLMs在提取关键事件方面的表现。关键事件包括入院原因、住院期间的重要事件和必要的后续行动。
• 实验设计：每个LLM都被要求生成出院报告的总结，限制在1000个字符以内。通过比较生成的总结与原始报告，评估模型在提取关键事件方面的准确性和完整性。
• 结果分析：统计每个模型在提取入院原因、住院事件和后续行动方面的表现，计算“全面覆盖”和“公平覆盖”的百分比。例如，Qwen2.5在提取入院原因方面表现最佳，而Phi3在提取后续行动方面表现最佳。

3. 幻觉检测与量化

• 幻觉类型：定义了四种主要的幻觉类型：
  • Unsupported facts：模型生成的临床细节在原始报告中不存在。
  • Incorrect or Contradicted facts：模型对事件的解释与原始报告不符，导致误导性结论。
  • Faithfulness hallucinations：模型遗漏了源文本中的关键细节，改变了总结的含义。
  • Content hallucinations：模型引入了与源文档完全无关或不相关的内容。
• 实验设计：从每个LLM生成的100个出院报告总结中识别幻觉，并统计每种幻觉的数量。
• 结果分析：通过统计每种幻觉的数量，评估不同模型在生成幻觉方面的倾向。例如，Phi3在生成Unsupported facts和Incorrect/Contradicted facts方面表现最差，而其他模型如LLaMA3.1、Qwen2.5和Gemma2表现相对较好。

4. 结果与讨论

• 关键事件提取结果：虽然LLMs在提取入院原因和住院事件方面表现较好，但在提取后续行动方面表现有限。这表明需要进一步改进模型，以更好地处理后续行动的提取。
• 幻觉检测结果：不同模型在生成幻觉方面的表现差异显著。一些模型如Phi3和DeepSeek-v2在生成幻觉方面表现较差，而其他模型如LLaMA3.1和Qwen2.5表现相对较好。这表明需要对模型进行更精细的调整，以减少幻觉的生成。
• 改进建议：论文建议通过领域特定的微调和外部事实验证来提高LLMs在医疗文本总结中的可靠性和准确性。

通过这些方法，论文系统地评估了开源LLMs在医疗文本总结中的表现，揭示了它们在关键事件提取和幻觉检测方面的优势和局限性，并提出了改进方向。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文进行了以下实验来评估开源大型语言模型（LLMs）在医疗文本总结中的表现：

1. 数据集和模型选择

• 数据集：使用了MIMIC-IV数据集中的出院报告。这些报告包含了丰富的临床信息，适合用于评估LLMs在医疗文本总结中的表现。
• 模型选择：选择了多种开源大型语言模型（LLMs），包括LLaMA、DeepSeek、Phi、Gemma、Falcon、LLaVA、Qwen等。这些模型在参数规模和架构上有所不同，适合进行综合比较。

2. 关键事件提取实验

• 实验设计：
  • 每个LLM都被要求生成出院报告的总结，限制在1000个字符以内。
  • 使用GPT-4作为评估器，评估LLMs在提取关键事件方面的表现。
  • 关键事件包括入院原因、住院期间的重要事件和必要的后续行动。
• 评估指标：
  • 全面覆盖（Comprehensively Covered）：模型是否完全覆盖了所有关键事件。
  • 公平覆盖（Fairly Covered）：模型是否部分覆盖了关键事件。
• 结果分析：
  • 统计每个模型在提取入院原因、住院事件和后续行动方面的表现，计算“全面覆盖”和“公平覆盖”的百分比。
  • 例如，Qwen2.5在提取入院原因方面表现最佳，而Phi3在提取后续行动方面表现最佳。

3. 幻觉检测实验

• 实验设计：
  • 从每个LLM生成的100个出院报告总结中识别幻觉，并统计每种幻觉的数量。
  • 定义了四种主要的幻觉类型：
    • Unsupported facts：模型生成的临床细节在原始报告中不存在。
    • Incorrect or Contradicted facts：模型对事件的解释与原始报告不符，导致误导性结论。
    • Faithfulness hallucinations：模型遗漏了源文本中的关键细节，改变了总结的含义。
    • Content hallucinations：模型引入了与源文档完全无关或不相关的内容。
• 结果分析：
  • 通过统计每种幻觉的数量，评估不同模型在生成幻觉方面的倾向。
  • 例如，Phi3在生成Unsupported facts和Incorrect/Contradicted facts方面表现最差，而其他模型如LLaMA3.1和Qwen2.5表现相对较好。

4. 实验结果

• 关键事件提取结果：
  • 表1展示了不同模型在提取入院原因、住院事件和后续行动方面的表现。结果显示，虽然LLMs在提取入院原因和住院事件方面表现较好，但在提取后续行动方面表现有限。
  • 例如，Qwen2.5在提取入院原因方面表现最佳（83.33%全面覆盖，85%公平覆盖），而Phi3在提取后续行动方面表现最佳（55%全面覆盖，58.33%公平覆盖）。
• 幻觉检测结果：
  • 表2展示了不同模型在生成Unsupported facts和Incorrect/Contradicted facts方面的表现。结果显示，不同模型在生成幻觉方面的表现差异显著。
  • 例如，Phi3在生成Unsupported facts（150次）和Incorrect/Contradicted facts（111次）方面表现最差，而LLaMA3.1和Qwen2.5表现相对较好。

5. 结论与讨论

• 关键事件提取：虽然LLMs在提取入院原因和住院事件方面表现较好，但在提取后续行动方面表现有限。这表明需要进一步改进模型，以更好地处理后续行动的提取。
• 幻觉检测：不同模型在生成幻觉方面的表现差异显著。一些模型如Phi3和DeepSeek-v2在生成幻觉方面表现较差，而其他模型如LLaMA3.1和Qwen2.5表现相对较好。这表明需要对模型进行更精细的调整，以减少幻觉的生成。
• 改进建议：论文建议通过领域特定的微调和外部事实验证来提高LLMs在医疗文本总结中的可靠性和准确性。

通过这些实验，论文系统地评估了开源LLMs在医疗文本总结中的表现，揭示了它们在关键事件提取和幻觉检测方面的优势和局限性，并提出了改进方向。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文在评估开源大型语言模型（LLMs）在医疗文本总结中的表现时，已经提供了有价值的见解，但仍有一些可以进一步探索的点，以提高模型的性能和可靠性。以下是一些潜在的研究方向：

1. 领域特定的微调（Domain-Specific Fine-Tuning）

• 方法：对LLMs进行领域特定的微调，使用标注好的医疗文本数据集，以提高模型在提取关键事件和减少幻觉方面的表现。
• 预期结果：通过微调，模型可以更好地理解医疗领域的语言和上下文，从而提高总结的准确性和可靠性。

2. 外部知识库的集成（Integration of External Knowledge Bases）

• 方法：将外部知识库（如SNOMED CT、UMLS等）集成到LLMs的训练和验证过程中，以验证生成内容的事实准确性。
• 预期结果：通过外部知识库的验证，可以减少幻觉的生成，提高总结的可信度。

3. 多模态数据的利用（Utilization of Multimodal Data）

• 方法：结合文本数据和其他模态的数据（如影像学报告、实验室结果等），以提供更全面的患者信息。
• 预期结果：多模态数据的结合可以提供更丰富的上下文信息，帮助模型更准确地提取关键事件和减少幻觉。

4. 不确定性量化（Uncertainty Quantification）

• 方法：开发不确定性量化技术，如置信度评分和概率建模，以评估LLMs生成输出的可靠性。
• 预期结果：通过不确定性量化，可以更好地识别和过滤幻觉内容，提高总结的可信度。

5. 交互式总结（Interactive Summarization）

• 方法：开发交互式总结工具，允许医疗专业人员与模型进行交互，提供反馈和纠正错误。
• 预期结果：通过交互式总结，可以提高总结的准确性和可靠性，同时减少幻觉的生成。

6. 模型解释性（Model Interpretability）

• 方法：研究模型的解释性，理解模型在生成总结时的决策过程。
• 预期结果：通过解释性研究，可以更好地理解模型的强项和弱点，从而进行有针对性的改进。

7. 多语言支持（Multilingual Support）

• 方法：评估和改进LLMs在多语言医疗文本总结中的表现，以支持不同语言的医疗记录。
• 预期结果：通过多语言支持，可以扩大模型的应用范围，提高其在国际医疗环境中的实用性。

8. 长期跟踪和动态更新（Long-term Tracking and Dynamic Updating）

• 方法：开发机制以长期跟踪患者状况，并根据新的医疗记录动态更新总结。
• 预期结果：通过长期跟踪和动态更新，可以保持总结的时效性和准确性，更好地支持临床决策。

9. 用户反馈和迭代改进（User Feedback and Iterative Improvement）

• 方法：收集医疗专业人员和患者的反馈，根据反馈进行迭代改进。
• 预期结果：通过用户反馈和迭代改进，可以逐步提高模型的性能和用户体验。

10. 伦理和法律问题（Ethical and Legal Issues）

• 方法：研究和解决在医疗文本总结中使用LLMs时的伦理和法律问题，如患者隐私保护、责任归属等。
• 预期结果：通过解决伦理和法律问题，可以确保模型的使用符合医疗行业的标准和法规，提高其在实际应用中的可行性。

这些研究方向不仅可以进一步提高LLMs在医疗文本总结中的性能，还可以增强其在实际医疗环境中的可靠性和实用性。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 本文全面评估了开源大型语言模型（LLMs）在医疗文本总结中的表现，重点关注关键事件提取和幻觉检测两个核心问题。研究使用了MIMIC-IV数据集中的出院报告作为实验数据，选择了包括LLaMA、DeepSeek、Phi、Gemma、Falcon、LLaVA和Qwen在内的多种开源LLMs进行实验。通过GPT-4作为评估器，研究量化了这些模型在提取入院原因、住院事件和后续行动等关键信息方面的能力，并详细分析了模型生成的幻觉类型，包括Unsupported facts、Incorrect/Contradicted facts、Faithfulness hallucinations和Content hallucinations。实验结果揭示了不同模型在关键事件提取和幻觉生成方面的显著差异，其中一些模型如Phi3在提取后续行动方面表现最佳，但在生成幻觉方面也最为突出。研究最终指出，尽管LLMs在提取入院原因和住院事件方面表现较好，但在总结后续行动方面仍有待提高，并强调了对模型进行领域特定微调和事实验证的必要性，以增强其在医疗文本总结中的可靠性和准确性。

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: Anindya Bijoy Das, Shibbir Ahmed, Shahnewaz Karim Sakib

Categories: cs.CL, cs.AI, cs.HC

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2504.19061v2.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2504.19061v2

Published: 2025-04-27T00:39:12Z

---

3. RotBench: Evaluating Multimodal Large Language Models on Identifying Image Rotation

We investigate to what extent Multimodal Large Language Models (MLLMs) can accurately identify the orientation of input images rotated 0{\deg}, 90{\deg}, 180{\deg}, and 270{\deg}. This task demands robust visual reasoning capabilities to detect rotational cues and contextualize spatial relationships within images, regardless of their orientation. To evaluate MLLMs on these abilities, we introduce RotBench — a 350-image manually-filtered benchmark comprising lifestyle, portrait, and landscape images. Despite the relatively simple nature of this task, we show that several state-of-the-art open and proprietary MLLMs, including GPT-5, o3, and Gemini-2.5-Pro, do not reliably identify rotation in input images. Providing models with auxiliary information — including captions, depth maps, and more — or using chain-of-thought prompting offers only small and inconsistent improvements. Our results indicate that most models are able to reliably identify right-side-up (0{\deg}) images, while certain models are able to identify upside-down (180{\deg}) images. None can reliably distinguish between 90{\deg} and 270{\deg}. Simultaneously showing the image rotated in different orientations leads to moderate performance gains for reasoning models, while a modified setup using voting improves the performance of weaker models. We further show that fine-tuning does not improve models’ ability to distinguish 90{\deg} and 270{\deg} rotations, despite substantially improving the identification of 180{\deg} images. Together, these results reveal a significant gap between MLLMs’ spatial reasoning capabilities and human perception in identifying rotation.

中文摘要

翻译失败: Unexpected end of JSON input

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图评估多模态大型语言模型（MLLMs）在识别输入图像旋转方向上的能力。具体来说，研究的核心问题是：MLLMs 能否准确识别出输入图像被旋转了 0°、90°、180° 或 270°。这一任务需要模型具备强大的视觉推理能力，以检测图像中的旋转线索并理解空间关系，无论图像的朝向如何。

论文通过引入一个名为 ROTBENCH 的基准测试集来评估 MLLMs 的这种能力。ROTBENCH 包含 350 张经过人工筛选的生活方式、肖像和风景图像，旨在测试模型在识别图像旋转方面的表现。研究结果揭示了当前 MLLMs 在空间推理能力上与人类感知之间的显著差距，特别是在识别 90° 和 270° 旋转时的困难。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文提到了多个与多模态大型语言模型（MLLMs）在视觉变换敏感性、图像变换鲁棒性、图像方向估计、相机方向估计、空间推理以及人类感知差距等方面的相关研究。以下是这些相关研究的详细信息：

视觉变换敏感性

• Anis et al. (2025): 评估了 CLIP 和 SigLIP 在常见图像变换（旋转、翻转、噪声等）上的表现，揭示了模型与人类理解之间的显著差距。
• Usama et al. (2025): 研究了 MLLMs 在应用 ImageNet-C 腐蚀时在场景文本和目标推理任务中的不同失败模式。

图像变换鲁棒性

• Mikołajczyk and Grochowski (2018): 使用图像变换作为数据增强方法，以提高下游分类器的鲁棒性。
• Shorten and Khoshgoftaar (2019): 调查了图像数据增强在深度学习中的有效性。
• Perez and Wang (2017): 研究了数据增强在图像分类中的作用。
• Xu et al. (2023): 提出了一种新的架构，通过旋转不变特征来提高模型对旋转的鲁棒性。
• Cohen and Welling (2016): 提出了群等变卷积网络，以提高模型对旋转的鲁棒性。
• Lee et al. (2023): 提出了一种新的架构，通过旋转等变特征来提高模型对旋转的鲁棒性。
• Feng et al. (2019): 提出了一种自监督表示学习方法，通过旋转特征解耦来提高模型对旋转的鲁棒性。

图像方向估计

• Fischer et al. (2015): 研究了使用卷积神经网络（CNNs）来估计和识别图像旋转。
• Joshi and Guerzhoy (2017): 研究了使用 CNNs 来自动检测照片的方向。

相机方向估计

• Xian et al. (2019): 研究了从单图像中预测相机空间位置的任务，使用深度网络直接从图像特征中预测方向参数。
• Lee et al. (2021, 2020): 提出了基于深度网络的方法，用于从单图像中预测相机方向。

MLLMs 的空间推理能力

• Kamath et al. (2023): 创建了 What’s Up 基准，用于测试 MLLMs 在“左/右/上/下”关系上的表现，揭示了人类与 MLLMs 之间的显著性能差距。
• Shiri et al. (2024): 开发了 Spatial-MM 数据集，展示了提供边界框或场景图只能带来适度的性能提升。

人类感知与 MLLMs 之间的差距

• Pothiraj et al. (2025): 提出了 CAPTURe 基准，用于评估 MLLMs 在遮挡目标计数任务上的表现，报告了模型在合成和真实图像上的准确率大幅下降。
• Zhou et al. (2025): 提出了 MMVM 基准，用于跨图像的视觉匹配任务，报告了模型在零样本准确率上的低表现。
• Fu et al. (2024b): 收集了 BLINK 数据集，包含人类可以在“眨眼间”解决的视觉任务，如识别视觉相似性和相对深度，报告了模型在这些任务上的低零样本准确率。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下几个步骤来解决评估多模态大型语言模型（MLLMs）在识别输入图像旋转方向上的能力这一问题：

1. 构建基准测试集 ROTBENCH

• 数据来源：从 Spatial-MM 数据集中随机抽取图像，确保图像在不同旋转角度下具有明显的区分度。
• 两阶段筛选：
  • 第一阶段：单个标注者对图像进行初步筛选，决定接受、丢弃或标记图像。标记的图像进入第二阶段。
  • 第二阶段：三个标注者对标记的图像进行评估，每个图像旋转 0°、90°、180° 和 270° 后分别展示给标注者，以多项选择题的形式进行评估。如果某个图像在所有四个方向上至少有两个标注者回答错误，则该图像被丢弃，否则被接受。
• 数据集划分：
  • ROTBENCH-LARGE：包含 300 张经过筛选的图像。
  • ROTBENCH-SMALL：包含 50 张经过人类评估的图像，用于建立人类基线。

2. 实验设置

• 模型选择：评估了多种开源和专有的 MLLMs，包括 Qwen-2.5-VL7B-Instruct、GPT-4o、GPT-4.1、o3、GPT-5、Gemini-2.0-Flash、Gemini-2.5-Flash 和 Gemini-2.5-Pro。
• 实验流程：将 ROTBENCH 中的每张图像分别旋转 0°、90°、180° 和 270°，并以多项选择题的形式呈现给模型，要求模型识别图像的旋转角度。
• 辅助信息：为了测试辅助信息是否能提高模型的性能，研究者为模型提供了多种辅助信息，包括：
  • 标题（Captions）：为每张图像及其旋转生成详细描述。
  • 边界框（Bounding Boxes）：提取图像中主要对象的边界框。
  • 场景图（Scene Graphs）：描述图像中对象之间的关系。
  • 深度图（Depth Maps）：为每张图像及其旋转生成深度图。
  • 分割图（Segmentation Maps）：为每张图像及其旋转生成分割图。
  • 链式思考（Chain-of-Thought）：通过修改提示，鼓励模型产生推理链而不是单一的选择。
  • 旋转网格（Rotation Grid）：同时展示图像的四种旋转状态，帮助模型识别原始图像的旋转角度。

3. 评估与分析

• 主要结果：通过在 ROTBENCH-LARGE 和 ROTBENCH-SMALL 上的实验，研究者发现：
  • 所有模型都能准确识别未旋转（0°）的图像。
  • 大多数模型在识别上下颠倒（180°）的图像上表现良好。
  • 所有模型在区分 90° 和 270° 旋转时都存在显著困难。
  • 提供辅助信息或使用链式思考提示对性能的提升有限，且不一致。
  • 旋转网格对推理模型（如 o3 和 Gemini-2.5-Pro）的性能有显著提升，但对较弱的模型则不然。
• 进一步分析：
  • 模型偏差：通过混淆矩阵分析，发现模型在区分 90° 和 270° 时存在显著偏差，经常将 90° 误判为 270°，反之亦然。
  • 顺时针与逆时针旋转区分：通过二分类任务测试模型是否能区分顺时针和逆时针旋转，发现模型存在明显的逆时针偏好。
  • 微调实验：对 Qwen-2.5-VL-7B-Instruct 进行微调实验，发现模型在 90° 和 270° 上的性能存在振荡，表明可能存在两个局部最优解。

4. 提出改进方法

• 投票方法：利用模型在识别 0° 和 180° 图像上的优势，通过投票机制来提高模型在识别 90° 和 270° 图像上的性能。具体方法是将输入图像分别旋转 0°、90°、180° 和 270°，然后对模型的预测结果进行归一化处理，最后通过多数投票确定最终的旋转角度。
• 实验结果：投票方法在较弱的模型上取得了显著的性能提升，但在实际应用中存在计算成本高和对所有可能旋转角度的先验知识依赖的问题。

通过上述步骤，论文系统地评估了 MLLMs 在识别图像旋转方向上的能力，并揭示了当前模型在这一任务上的局限性。同时，论文还提出了可能的改进方向，为未来的研究提供了有价值的参考。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文进行了以下实验来评估多模态大型语言模型（MLLMs）在识别输入图像旋转方向上的能力：

1. 基准测试实验

• 数据集：使用了 ROTBENCH 基准测试集，包括 ROTBENCH-LARGE（300 张图像）和 ROTBENCH-SMALL（50 张图像），这些图像经过人工筛选，确保在不同旋转角度下具有明显的区分度。
• 模型选择：评估了多种开源和专有的 MLLMs，包括 Qwen-2.5-VL7B-Instruct、GPT-4o、GPT-4.1、o3、GPT-5、Gemini-2.0-Flash、Gemini-2.5-Flash 和 Gemini-2.5-Pro。
• 实验流程：将每张图像分别旋转 0°、90°、180° 和 270°，并以多项选择题的形式呈现给模型，要求模型识别图像的旋转角度。实验中还提供了多种辅助信息，包括标题、边界框、场景图、深度图、分割图等，以测试这些信息是否能提高模型的性能。
• 评估指标：主要评估模型在不同旋转角度下的准确率，并计算标准差以评估结果的稳定性。

2. 辅助信息实验

• 标题（Captions）：为每张图像及其旋转生成详细描述。
• 边界框（Bounding Boxes）：提取图像中主要对象的边界框。
• 场景图（Scene Graphs）：描述图像中对象之间的关系。
• 深度图（Depth Maps）：为每张图像及其旋转生成深度图。
• 分割图（Segmentation Maps）：为每张图像及其旋转生成分割图。
• 链式思考（Chain-of-Thought）：通过修改提示，鼓励模型产生推理链而不是单一的选择。
• 旋转网格（Rotation Grid）：同时展示图像的四种旋转状态，帮助模型识别原始图像的旋转角度。

3. 模型偏差分析

• 混淆矩阵分析：通过混淆矩阵分析模型在不同旋转角度下的错误模式。例如，GPT-4o 模型在区分 90° 和 270° 时存在显著偏差，经常将 90° 误判为 270°，反之亦然。
• 顺时针与逆时针旋转区分：通过二分类任务测试模型是否能区分顺时针和逆时针旋转，发现模型存在明显的逆时针偏好。

4. 微调实验

• 数据集：使用 MS COCO 数据集进行微调，以避免在训练和测试集中出现过于相似的图像，从而导致过拟合。
• 模型选择：对 Qwen-2.5-VL-7B-Instruct 进行微调。
• 实验流程：在微调过程中，记录模型在不同训练阶段的性能变化。
• 评估指标：主要评估模型在不同旋转角度下的准确率，并观察性能的变化趋势。

5. 投票方法实验

• 方法：利用模型在识别 0° 和 180° 图像上的优势，通过投票机制来提高模型在识别 90° 和 270° 图像上的性能。具体方法是将输入图像分别旋转 0°、90°、180° 和 270°，然后对模型的预测结果进行归一化处理，最后通过多数投票确定最终的旋转角度。
• 实验流程：在 ROTBENCH-SMALL 数据集上评估 GPT-4o 和 Qwen-2.5-VL-7B-Instruct 的性能。
• 评估指标：主要评估模型在不同旋转角度下的准确率，并比较投票方法与零样本（zero-shot）和链式思考（chain-of-thought）提示的效果。

6. 温度参数实验

• 方法：通过调整模型的采样温度，评估模型在不同温度设置下的性能变化。
• 实验流程：在 ROTBENCH-LARGE 数据集上评估 GPT-4o 和 Qwen-2.5-VL-7B-Instruct 的性能。
• 评估指标：主要评估模型在不同旋转角度下的准确率，并观察温度变化对性能的影响。

7. 上下文学习实验

• 方法：通过在提示中加入上下文示例，评估模型在不同数量的上下文示例下的性能变化。
• 实验流程：在 ROTBENCH-SMALL 数据集上评估 Qwen-2.5-VL-7B-Instruct 的性能。
• 评估指标：主要评估模型在不同旋转角度下的准确率，并观察上下文示例数量对性能的影响。

这些实验全面评估了 MLLMs 在识别图像旋转方向上的能力，并揭示了当前模型在这一任务上的局限性。同时，论文还提出了可能的改进方向，为未来的研究提供了有价值的参考。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文在评估多模态大型语言模型（MLLMs）识别图像旋转方向上的能力时，揭示了模型在这一任务上的显著局限性。基于这些发现，以下是一些可以进一步探索的研究方向：

1. 改进模型架构

• 旋转等变特征：开发新的模型架构，使其能够学习旋转等变特征。例如，可以探索使用群等变卷积网络（G-CNNs）或旋转等变变换器（RVTs）来提高模型对旋转的鲁棒性。
• 多模态融合：改进多模态融合机制，使模型能够更有效地结合视觉和语言信息来识别旋转。可以尝试使用注意力机制或跨模态对齐方法来增强模型的推理能力。

2. 增强训练数据和方法

• 数据增强：在训练数据中引入更多的旋转和变换，以提高模型对不同旋转角度的适应能力。可以使用数据增强技术，如随机旋转、翻转和裁剪，来生成更多样的训练样本。
• 对比学习：采用对比学习方法，通过对比不同旋转角度的图像对来训练模型，使其能够更好地区分不同的旋转状态。
• 元学习：探索元学习方法，使模型能够快速适应新的旋转识别任务，即使只有少量的训练样本。

3. 优化推理策略

• 多步推理：开发多步推理策略，使模型能够逐步分析图像的旋转线索，而不是直接给出单一的答案。例如，可以先识别图像的主要方向（如水平或垂直），然后再确定具体的旋转角度。
• 交互式推理：引入交互式推理机制，允许模型在推理过程中与环境或用户进行交互，以获取更多的信息来辅助旋转识别。

4. 评估和基准测试

• 扩展基准测试：扩展 ROTBENCH 基准测试集，增加更多类型的图像和旋转角度，以更全面地评估模型的性能。可以考虑包括更多的场景类型（如自然景观、城市街景等）和更复杂的图像内容。
• 跨模态基准测试：开发跨模态基准测试，评估模型在结合视觉和语言信息时的旋转识别能力。例如，可以要求模型根据图像和相关的文本描述来识别旋转。

5. 应用和实际部署

• 实际场景应用：将旋转识别技术应用于实际场景，如机器人视觉、自动驾驶和增强现实等领域。研究如何在这些场景中有效地部署和优化模型，以满足实际应用的需求。
• 用户交互：探索如何将旋转识别技术与用户交互相结合，例如通过用户反馈来改进模型的推理结果，或开发用户友好的界面来展示旋转识别的结果。

6. 理论分析和解释

• 模型解释：深入分析模型在旋转识别任务中的决策过程，开发解释方法来理解模型是如何利用视觉和语言信息进行推理的。这有助于发现模型的潜在弱点和改进方向。
• 认知科学对比：将模型的旋转识别能力与人类的认知过程进行对比，探索模型在哪些方面与人类相似，哪些方面存在差异。这可以为改进模型提供新的思路。

7. 多任务学习

• 联合训练：将旋转识别与其他视觉任务（如目标检测、图像分割等）进行联合训练，探索多任务学习是否能够提高模型在旋转识别任务上的性能。
• 迁移学习：研究如何将从其他视觉任务中学到的知识迁移到旋转识别任务中，以提高模型的泛化能力。

这些方向不仅可以帮助改进当前 MLLMs 在旋转识别任务上的表现，还可以推动多模态学习领域的发展，使其更接近人类的视觉感知能力。

Q: 总结一下论文的主要内容

A:

Authors: Tianyi Niu, Jaemin Cho, Elias Stengel-Eskin, Mohit Bansal

Categories: cs.CV, cs.AI, cs.CL

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.13968v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.13968v1

Published: 2025-08-19T15:58:25Z

---

4. The illusion of a perfect metric: Why evaluating AI’s words is harder than it looks

Evaluating Natural Language Generation (NLG) is crucial for the practical adoption of AI, but has been a longstanding research challenge. While human evaluation is considered the de-facto standard, it is expensive and lacks scalability. Practical applications have driven the development of various automatic evaluation metrics (AEM), designed to compare the model output with human-written references, generating a score which approximates human judgment. Over time, AEMs have evolved from simple lexical comparisons, to semantic similarity models and, more recently, to LLM-based evaluators. However, it seems that no single metric has emerged as a definitive solution, resulting in studies using different ones without fully considering the implications. This paper aims to show this by conducting a thorough examination of the methodologies of existing metrics, their documented strengths and limitations, validation methods, and correlations with human judgment. We identify several key challenges: metrics often capture only specific aspects of text quality, their effectiveness varies by task and dataset, validation practices remain unstructured, and correlations with human judgment are inconsistent. Importantly, we find that these challenges persist in the most recent type of metric, LLM-as-a-Judge, as well as in the evaluation of Retrieval Augmented Generation (RAG), an increasingly relevant task in academia and industry. Our findings challenge the quest for the ‘perfect metric’. We propose selecting metrics based on task-specific needs and leveraging complementary evaluations and advocate that new metrics should focus on enhanced validation methodologies.

中文摘要

评估自然语言生成（NLG）对于人工智能的实际应用至关重要，但一直以来都是一个长期存在的研究挑战。虽然人类评估被认为是事实上的标准，但其成本高且缺乏可扩展性。实际应用推动了多种自动评估指标（AEM）的发展，旨在将模型输出与人类编写的参考进行比较，生成一个近似于人类判断的分数。随着时间的推移，AEM已经从简单的词汇比较演变为语义相似性模型，最近又转变为基于大型语言模型（LLM）的评估器。然而，似乎没有单一的指标能够作为明确的解决方案，导致研究使用不同的指标而没有充分考虑其影响。本文旨在通过全面审查现有指标的方法论、其文档记录的优缺点、验证方法以及与人类判断的相关性来展示这一点。我们识别出几个关键挑战：指标通常只能捕捉文本质量的特定方面，其有效性因任务和数据集而异，验证实践仍然不够结构化，与人类判断的相关性不一致。值得注意的是，我们发现这些挑战在最新类型的指标LLM-as-a-Judge中依然存在，同时也出现在信息检索增强生成（RAG）的评估中，这在学术界和工业界越来越相关。我们的研究结果挑战了寻找“完美指标”的追求。我们建议根据任务特定的需求选择指标，并利用互补的评估，主张新的指标应关注于加强验证方法。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决自然语言生成（NLG）评估中自动评估指标（AEM）的有效性和可靠性问题。具体来说，它探讨了以下几个关键问题：

1. 现有评估指标的局限性：尽管自动评估指标（AEM）被广泛用于替代人工评估，但目前没有单一的指标能够全面评估NLG模型的输出质量。论文通过分析现有指标的方法论、优势、局限性以及与人工评估的相关性，揭示了这些指标在不同任务和数据集上的表现差异。

2. 评估指标与人工评估的相关性：论文分析了各种评估指标与人工评估之间的相关性，并指出这些相关性往往不一致，且验证方法缺乏统一性。这导致在实际应用中难以确定哪些指标最适合特定任务。

3. 特定任务的评估需求：以检索增强生成（RAG）为例，论文探讨了在实际应用中，现有评估指标是否能够满足特定任务的需求。RAG任务需要评估模型输出的准确性、相关性、完整性等多个方面，而现有指标在这些方面的表现并不理想。

4. 评估指标的有效性威胁：论文还讨论了可能影响评估指标有效性的因素，如参考文本的质量、人类评估者的偏好、评估指标的统计显著性等。这些因素可能导致评估指标与人工评估之间的相关性被高估或低估。

总的来说，论文试图挑战追求“完美指标”的观念，主张根据具体任务的需求选择合适的评估指标，并强调需要改进评估指标的验证方法，以提高其与人类偏好的一致性和可靠性。

Q: 有哪些相关研究？

A: 以下是一些与论文主题相关的研究：

自然语言生成评估指标

• BLEU：Papineni等人（2002）提出的BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）是机器翻译领域广泛使用的评估指标，通过比较生成文本和参考文本的n-gram重叠度来评估翻译质量。它引入了剪枝（避免过度计数）和简短惩罚，并采用几何平均值来计算分数。BLEU在机器翻译任务中表现出良好的相关性，但其在处理长文本和复杂语言结构时存在局限性，容易受到长度偏差的影响。
• ROUGE：Lin（2004）提出的ROUGE（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation）主要用于文本摘要任务，通过计算生成文本和参考文本之间的n-gram重叠、最长公共子序列（LCS）等来评估摘要质量。ROUGE有多个变体，如ROUGE-1、ROUGE-2、ROUGE-L等，不同的变体在不同类型的文本摘要任务

Authors: Maria Paz Oliva, Adriana Correia, Ivan Vankov, Viktor Botev

Categories: cs.CL, cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.13816v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.13816v1

Published: 2025-08-19T13:22:41Z

---

5. Assessing Trustworthiness of AI Training Dataset using Subjective Logic — A Use Case on Bias

As AI systems increasingly rely on training data, assessing dataset trustworthiness has become critical, particularly for properties like fairness or bias that emerge at the dataset level. Prior work has used Subjective Logic to assess trustworthiness of individual data, but not to evaluate trustworthiness properties that emerge only at the level of the dataset as a whole. This paper introduces the first formal framework for assessing the trustworthiness of AI training datasets, enabling uncertainty-aware evaluations of global properties such as bias. Built on Subjective Logic, our approach supports trust propositions and quantifies uncertainty in scenarios where evidence is incomplete, distributed, and/or conflicting. We instantiate this framework on the trustworthiness property of bias, and we experimentally evaluate it based on a traffic sign recognition dataset. The results demonstrate that our method captures class imbalance and remains interpretable and robust in both centralized and federated contexts.

中文摘要

随着人工智能系统越来越依赖于训练数据，评估数据集的可信度变得至关重要，特别是对于在数据集层面上出现的公平性或偏见等属性。之前的研究使用主观逻辑来评估单个数据的可信度，但并未评估只能在整个数据集层面上出现的可信度属性。本文提出了第一个正式框架，用于评估人工智能训练数据集的可信度，使能够进行对全球属性（如偏见）的不确定性感知评估。我们的方法基于主观逻辑，支持信任命题，并在证据不完整、分布式和/或相互矛盾的情况下量化不确定性。我们在偏见的可信度属性上实例化该框架，并根据一个交通标志识别数据集进行实验评估。结果表明，我们的方法能够捕捉类别不平衡，并在集中和联邦环境中保持可解释性和鲁棒性。

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评估人工智能（AI）训练数据集的可信度（trustworthiness）的问题，特别是针对那些仅在数据集整体层面才显现出来的属性，如偏差（bias）、公平性（fairness）等。随着AI系统越来越依赖训练数据，确保这些数据的可信度变得至关重要。以往的研究主要关注个体数据点的可信度评估，但对于像偏差这类需要从整体数据集层面进行评估的属性，目前还缺乏有效的评估方法。因此，论文提出了一个基于主观逻辑（Subjective Logic）的形式化框架，用于评估AI训练数据集的可信度，能够处理证据不完整、分布式的和/或存在冲突的情况，并支持不确定性感知的评估。

Q: 有哪些相关研究？

A: 以下是与本文相关的研究领域和工作：

数据集可信度评估

• FRIES和METRIC框架：这些工作尝试通过结构化的评估标准和专家打分来系统化数据集评估。然而，它们假设元数据是完整且可靠的，没有提供一种正式的方式来表示对其评估的信心或怀疑程度。
• Meyer等人的研究：强调了数据集评估中的认识论不确定性，指出由于数据集构建的模糊性，一个数据集可能支持多种对其所代表内容的有效解释。

数据集偏差量化

• 传统方法：使用统计重采样或公平性指标来解决类别不平衡和人口统计学公平性问题。这些方法假设数据集是干净的、完全标记的且集中化的。
• 多属性公平性研究：扩展到在不平衡情况下的多属性公平性，但同样假设数据是集中化的且完整标记的。
• 联邦学习中的偏差挑战：在联邦和去中心化学习环境中，偏差带来了新的挑战，如客户端采样异质性、数据分区偏斜和有限的元数据，这些因素使得公平性评估变得复杂。

主观逻辑在AI系统中的应用

• DeepTrust：使用主观逻辑来评估神经网络的可信度，通过整合算法不确定性来实现。
• 机器学习模型评估：一些工作将主观逻辑扩展到机器学习模型评估中，展示了其在不确定性感知决策中的效用。
• 主观逻辑编码（SLEs）：将标注者之间的不一致性建模为概率意见，以支持主观标注任务中的数据视角主义。

其他相关工作

• 数据质量与数据可信度：虽然数据质量（如准确性、完整性和一致性）是数据的内在属性，但数据可信度是一个从数据的产生、策划和共享过程中产生的属性，以及我们对这一过程的信心程度。
• 多智能体系统中的数据可信度：例如在连接车辆系统中，来自不同来源的传感器数据

Authors: Koffi Ismael Ouattara, Ioannis Krontiris, Theo Dimitrakos, Frank Kargl

Categories: cs.LG, cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.13813v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.13813v1

Published: 2025-08-19T13:17:41Z

---

6. Agentic DraCor and the Art of Docstring Engineering: Evaluating MCP-empowered LLM Usage of the DraCor API

This paper reports on the implementation and evaluation of a Model Context Protocol (MCP) server for DraCor, enabling Large Language Models (LLM) to autonomously interact with the DraCor API. We conducted experiments focusing on tool selection and application by the LLM, employing a qualitative approach that includes systematic observation of prompts to understand how LLMs behave when using MCP tools, evaluating “Tool Correctness”, “Tool-Calling Efficiency”, and “Tool-Use Reliability”. Our findings highlight the importance of “Docstring Engineering”, defined as reflexively crafting tool documentation to optimize LLM-tool interaction. Our experiments demonstrate both the promise of agentic AI for research in Computational Literary Studies and the essential infrastructure development needs for reliable Digital Humanities infrastructures.

中文摘要

本文报告了为DraCor实现和评估模型上下文协议（MCP）服务器的过程，使大型语言模型（LLM）能够自主地与DraCor API进行交互。我们进行了实验，重点关注LLM的工具选择和应用，采用了一种定性方法，包括对提示的系统观察，以理解LLM在使用MCP工具时的行为，评估 “工具正确性”、”工具调用效率” 和 “工具使用可靠性”。我们的研究结果强调了 “文档字符串工程” 的重要性，定义为反思性地设计工具文档以优化LLM与工具之间的互动。我们的实验展示了作为研究计算文学研究的代理AI的潜力，以及可靠的数字人文基础设施对基础设施开发的必要性。

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让大型语言模型（LLM）通过Model Context Protocol（MCP）服务器自主与DraCor API交互的问题，并评估这种交互的有效性和可靠性。具体来说，它关注以下几个方面：

1. 实现DraCor的机器可操作性：DraCor平台旨在使文学语料库“机器可操作”，即通过程序代码让机器与语料库交互。论文介绍了如何通过MCP服务器扩展这一功能，使LLM能够自主地与DraCor API交互。
2. 评估LLM的工具选择和应用能力：通过一系列实验，研究LLM在使用MCP工具时的行为，包括工具的正确性、调用效率和使用可靠性。这有助于理解LLM在自主交互中的表现和潜在问题。
3. 探索“Docstring Engineering”：论文提出了“Docstring Engineering”（文档字符串工程）的概念，即通过精心设计工具的文档来优化LLM与工具的交互。这涉及到如何通过文档让LLM更好地理解和使用工具。
4. 为计算文学研究提供基础设施：研究如何通过MCP服务器和LLM的结合，为计算文学研究（CLS）提供更强大的基础设施，以及这种基础设施的可靠性和实用性。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文提到了以下相关研究：

1. DraCor平台及其API：

   • Fischer et al. (2019): 介绍了DraCor平台的概念和目标，强调了“Programmable Corpora”（可编程语料库）的概念。
   • Börner and Trilcke (2023): 讨论了DraCor平台的机器可操作性，以及如何通过API使文学语料库能够被机器访问和操作。
   • Börner et al. (2025): 进一步探讨了DraCor平台的版本控制和可编程性。

2. Model Context Protocol (MCP)：

   • Anthropic (2024): 介绍了MCP的概念，使LLM能够通过服务器和实现的功能来执行各种操作。
   • Hou et al. (2025): 提供了关于MCP的详细技术背景和未来研究方向。
   • Meijers (2025): 提供了一个MCP服务器的原型实现，为DraCor MCP服务器的开发提供了灵感。

3. 计算文学研究（CLS）中的AI应用：

   • Bode and Bradley (2025): 讨论了AI在计算文学研究中的应用，提供了该领域的一个综述。
   • Akazawa and Gius (2025): 通过实验研究了大型语言模型在文学文本生成中的应用。

4. LLM的工具使用和评估：

   • Vongthongsri (2025): 提出了评估LLM代理的多维框架，包括工具正确性、调用效率和任务完成情况。
   • Gao et al. (2025): 提出了MCP-RADAR，一个多维基准测试，用于评估LLM的工具使用能力。

5. 其他相关研究：

   • Swartz (2013): 讨论了“可编程网络”的概念，为理解API和网络服务的可编程性提供了背景。
   • Jannidis et al. (2025): 通过案例研究和实验探讨了大型语言模型对文学的理解能力。

这些研究为论文的实验设计和分析提供了理论基础和技术背景。

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让大型语言模型（LLM）通过Model Context Protocol（MCP）服务器自主与DraCor API交互的问题，并评估这种交互的有效性和可靠性：

1. 实现DraCor MCP服务器

• 开发DraCor MCP服务器：使用Python包fastmcp开发了一个MCP服务器，该服务器提供了多种工具，使LLM能够与DraCor API交互。这些工具分为几类，包括直接API端点包装器、辅助工具、搜索和发现工具、管理工具、文档和系统信息工具、以及前端访问和DraCor研究集成工具。
• 工具文档化：每个工具都通过详细的文档字符串（docstring）进行描述，这些文档字符串不仅提供了工具的功能和参数信息，还形成了LLM与工具之间的语义契约，帮助LLM理解如何使用这些工具。

2. 设计实验

• 实验设计：设计了一系列实验，旨在评估LLM在使用MCP工具时的行为。实验分为几个类别，包括针对单个剧本的查询、针对语料库的统计查询、多个语料库的比较查询、以及应用文学概念的查询。
• 查询变体：通过改变查询的范围（如针对剧本、语料库或多个语料库）、术语变化（使用普通语言或专业术语）、DraCor特定语言的使用、以及文本的知名度（经典文本与非经典文本），来观察LLM在不同情况下的表现。

3. 评估LLM的工具使用

• 评估标准：定义了几个评估标准，包括“正确答案”（Correct Answer）、“工具正确性”（Tool Correctness）、“工具调用效率”（Tool-Calling Efficiency）和“工具使用可靠性”（Tool-Use Reliability）。
• 实验结果：通过实验，记录了LLM在每个查询中的表现，并根据上述标准进行了评估。实验结果表明，LLM在某些情况下能够正确使用工具并提供正确的答案，但在处理大量数据时会遇到问题，且工具使用的可靠性存在波动。

4. 提出“Docstring Engineering”

• Docstring Engineering：提出了“Docstring Engineering”（文档字符串工程）的概念，即通过精心设计工具的文档来优化LLM与工具的交互。这包括明确工具的功能、保持工具使用的灵活性、处理LLM的性能限制，以及提供最佳实践的文档。
• 未来工作：计划通过一系列实验来验证docstring对LLM工具使用的影响，并开发出能够同时满足功能性和创造性使用需求的docstring设计原则。

5. 总结和展望

• 总结：论文总结了实验结果，指出尽管LLM在某些任务上表现良好，但在处理复杂任务时仍存在局限性。这些局限性主要源于LLM的性能限制和当前接口的限制。
• 展望：提出了未来工作的方向，包括改进实验设置、进一步开发docstring工程、以及探索如何通过MCP服务器为计算文学研究提供更可靠的基础设施。

通过这些步骤，论文不仅展示了如何实现和评估LLM与DraCor API的自主交互，还提出了改进这种交互的方法，为未来的研究和应用提供了方向。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中设计了一系列实验来评估大型语言模型（LLM）通过Model Context Protocol（MCP）服务器与DraCor API交互的能力。这些实验主要关注LLM在工具选择、调用效率和使用可靠性方面的表现。以下是实验的具体内容和结果：

实验设计

实验分为五个类别，每个类别针对不同类型的查询：

1. 针对单个剧本的查询（Set 1）：

   • 1-1：询问《丹东之死》（Dantons Tod）中有多少角色。
   • 1-2：询问《丹东之死》中有多少“dramatis personae”（角色）。
   • 1-3：询问《丹东之死》在德语戏剧语料库（GerDraCor）中有多少角色。
   • 1-4：询问《丹东之死》（buechner-dantons-tod）在德语戏剧语料库中有多少角色。
   • 1-5：询问《诺尔哈特》（Der Nollhart）中有多少角色。

2. 针对语料库的统计查询（Set 2）：

   • 2-1：询问法语戏剧语料库中平均每部剧本有多少角色。

3. 多个语料库的比较查询（Set 3）：

   • 3-1：询问哪个戏剧语料库的平均每部剧本角色数最多。
   • 3-2：询问哪个戏剧语料库的时间跨度最广。

4. 应用文学概念的查询（Set 4）：

   • 4-1：询问德语戏剧中女性角色的比例随时间如何变化。
   • 4-2：询问瑞典戏剧中女性角色的平均比例随时间如何变化。
   • 4-3：询问瑞典戏剧中性别分布随时间如何变化。
   • 4-4：询问意大利戏剧中女性角色的比例随时间如何变化。

5. 针对单个剧本的文学概念查询（Set 5）：

   • 5-1：询问《埃米莉亚·加洛蒂》（Emilia Galotti）中最重要的角色是谁。
   • 5-2：询问《埃米莉亚·加洛蒂》中的主角是谁。
   • 5-3：询问《埃米莉亚·加洛蒂》中定量上最占主导地位的角色是谁。
   • 5-4：询问《被绑架的罐子》（Die entführte Dose）中的主角是谁。

实验结果

实验结果如下表所示：

ID

Prompt

Correct Answer

Tool Correctness

Tool-Calling Efficiency

Tool-Use Reliability

1-1

What is the number of characters in Dantons Tod?

1

1

4

5/5

1-2

What is the number of dramatis personae in Dantons Tod?

1

1

4

5/5

1-3

What is the number of characters in Dantons Tod in GerDraCor?

1

1

4

5/5

1-4

What is the number of characters in Dantons Tod (buechner-dantons-tod) in GerDraCor?

1

1

5

1/5

1-5

What is the number of characters in Der Nollhart?

1

1

4

5/5

2-1

What is the mean number of characters in French Drama?

1

1

3

2/5

3-1

Which drama corpus has the highest mean number of characters?

1

1

5

5/5

3-2

Which drama corpus covers the widest time range?

0.5

0.5

3

2/5

4-1

How does the percentage of female speakers in German drama change over time?

0

1

4

2/5

4-2

How does the mean percentage of female speakers in Swedish drama change over time?

1

1

5

5/5

4-3

How does the gender distribution in Swedish drama change over time?

1

1

5

5/5

4-4

How does the percentage of female speakers in ItaDraCor change over time?

0

1

4

2/5

5-1

Who is the most important character in Emilia Galotti?

1

1

5

5/5

5-2

Who is the protagonist in Emilia Galotti?

1

1

5

5/5

5-3

Which character is quantitatively most dominant in Emilia Galotti?

1

1

5

5/5

5-4

Who is the protagonist in Die entführte Dose?

1

1

5

5/5

结果分析

• 正确答案：13/16的查询得到了正确的答案。错误答案主要是由于处理大量数据时的问题，而不是由于选择了错误的工具。
• 工具正确性：15/16的实验中，LLM选择了正确的工具。
• 工具调用效率：只有8/16的实验中，LLM的工具调用效率得到了最高评分（5/5）。平均效率评分为4.375。
• 工具使用可靠性：11/16的实验中，LLM能够可靠地重复其处理路径和结果。

结论

尽管LLM在某些任务上表现良好，但在处理复杂任务时仍存在局限性。这些问题主要源于LLM的性能限制和当前接口的限制。论文提出了“Docstring Engineering”（文档字符串工程）的概念，通过精心设计工具的文档来优化LLM与工具的交互。未来的工作将包括进一步开发docstring工程，改进实验设置，并探索如何通过MCP服务器为计算文学研究提供更可靠的基础设施。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A:

Authors: Peer Trilcke, Ingo Börner, Henny Sluyter-Gäthje, Daniil Skorinkin, Frank Fischer, Carsten Milling

Categories: cs.SE, cs.AI, J.5; I.2

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.13774v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.13774v1

Published: 2025-08-19T12:21:21Z

---

7. COMPASS: A Multi-Dimensional Benchmark for Evaluating Code Generation in Large Language Models

Current code generation benchmarks focus primarily on functional correctness while overlooking two critical aspects of real-world programming: algorithmic efficiency and code quality. We introduce COMPASS (COdility’s Multi-dimensional Programming ASSessment), a comprehensive evaluation framework that assesses code generation across three dimensions: correctness, efficiency, and quality. COMPASS consists of 50 competitive programming problems from real Codility competitions, providing authentic human baselines from 393,150 submissions. Unlike existing benchmarks that treat algorithmically inefficient solutions identically to optimal ones provided they pass test cases, COMPASS systematically evaluates runtime efficiency and code quality using industry-standard analysis tools. Our evaluation of three leading reasoning-enhanced models, Anthropic Claude Opus 4, Google Gemini 2.5 Pro, and OpenAI O4-Mini-High, reveals that models achieving high correctness scores do not necessarily produce efficient algorithms or maintainable code. These findings highlight the importance of evaluating more than just correctness to truly understand the real-world capabilities of code generation models. COMPASS serves as a guiding framework, charting a path for future research toward AI systems that are robust, reliable, and ready for production use.

中文摘要

当前的代码生成基准主要关注功能正确性，而忽视了现实编程中两个关键方面：算法效率和代码质量。我们推出了COMPASS（Codility的多维编程评估），这是一个全面的评估框架，评估代码生成的三个维度：正确性、效率和质量。COMPASS包含了来自真实Codility竞赛的50个竞争性编程问题，提供了来自393,150个提交的真实人类基准。与将算法效率低下的解决方案与通过测试用例的最佳方案平等对待的现有基准不同，COMPASS系统地使用行业标准分析工具评估运行时效率和代码质量。我们对三种领先的增强推理模型进行评估，包括Anthropic Claude Opus 4、Google Gemini 2.5 Pro和OpenAI O4-Mini-High，结果显示，获得高正确性分数的模型并不一定会产生高效的算法或可维护的代码。这些发现强调了评估不仅仅是正确性的重要性，以真正理解代码生成模型在现实世界中的能力。COMPASS作为一个指导框架，为未来的研究指明了方向，旨在打造稳健、可靠、适用于生产的AI系统。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决的问题是，现有的代码生成基准测试主要集中在功能正确性上，而忽视了真实世界编程中两个关键方面：算法效率和代码质量。作者指出，当前的基准测试无法全面评估大型语言模型（LLMs）在代码生成中的真实能力，因为它们没有考虑到代码的运行效率和可维护性，这两点在实际软件开发中至关重要。

具体来说，论文提到以下几点问题：

• 效率问题：现有基准测试将时间复杂度为O(n^3)的暴力解决方案与时间复杂度为O(n log n)的最优解决方案同等对待，只要它们都能通过测试用例。这与真实世界的软件开发不符，因为在实际开发中，效率决定了软件的可行性、可扩展性和用户体验。
• 质量问题：现有基准测试主要关注语法正确性，而忽略了代码的可维护性、可读性、模块化和是否遵循最佳实践等关键方面。这些因素对于长期的生产力和软件的可持续性至关重要。

为了解决这些问题，作者提出了COMPASS（COdility’s Multi-dimensional Programming ASSessment），这是一个多维度的评估框架，用于评估代码生成的正确性、效率和质量。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了以下相关研究：

代码生成基准测试的局限性

• HumanEval：由M. Chen等人在2021年提出的基准测试，主要关注功能正确性，通过测试用例执行来评估代码生成的正确性。
• MBPP：由J. Austin等人在2021年提出的基准测试，同样主要关注功能正确性。
• HackerRank-ASTRA：由Z. Xing等人在2025年提出的基准测试，也主要关注功能正确性。
• APPS：由D. Hendrycks等人在2021年提出的基准测试，主要关注功能正确性。
• DS-1000：由Y. Lai等人在2022年提出的基准测试，主要关注功能正确性。

这些基准测试主要通过测试用例执行来评估代码生成的正确性，但忽略了代码的效率和质量。

软件工程评估

• Managing technical debt with the SQALE method：由J.-L. Letouzey和M. Ilkiewicz在2012年提出的关于如何使用SQALE方法管理技术债务的研究。
• A metrics suite for object oriented design：由S. R. Chidamber和C

Authors: James Meaden, Michał Jarosz, Piotr Jodłowski, Grigori Melnik

Categories: cs.SE, cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.13757v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.13757v1

Published: 2025-08-19T11:55:07Z

---

8. Evaluating Open-Source Vision Language Models for Facial Emotion Recognition against Traditional Deep Learning Models

Facial Emotion Recognition (FER) is crucial for applications such as human-computer interaction and mental health diagnostics. This study presents the first empirical comparison of open-source Vision-Language Models (VLMs), including Phi-3.5 Vision and CLIP, against traditional deep learning models VGG19, ResNet-50, and EfficientNet-B0 on the challenging FER-2013 dataset, which contains 35,887 low-resolution grayscale images across seven emotion classes. To address the mismatch between VLM training assumptions and the noisy nature of FER data, we introduce a novel pipeline that integrates GFPGAN-based image restoration with FER evaluation. Results show that traditional models, particularly EfficientNet-B0 (86.44%) and ResNet-50 (85.72%), significantly outperform VLMs like CLIP (64.07%) and Phi-3.5 Vision (51.66%), highlighting the limitations of VLMs in low-quality visual tasks. In addition to performance evaluation using precision, recall, F1-score, and accuracy, we provide a detailed computational cost analysis covering preprocessing, training, inference, and evaluation phases, offering practical insights for deployment. This work underscores the need for adapting VLMs to noisy environments and provides a reproducible benchmark for future research in emotion recognition.

中文摘要

面部情感识别（FER）对于人机交互和心理健康诊断等应用至关重要。本研究首次对开源的视觉-语言模型（VLM）进行了实证比较，包括Phi-3.5 Vision和CLIP，与传统深度学习模型VGG19、ResNet-50和EfficientNet-B0在具有挑战性的FER-2013数据集上的表现，该数据集包含35887张低分辨率灰度图像，分为七个情感类别。为了应对VLM训练假设与FER数据噪声特性之间的错配，我们引入了一种新颖的流程，将基于GFPGAN的图像修复与FER评估结合起来。结果表明，传统模型尤其是EfficientNet-B0（86.44%）和ResNet-50（85.72%）显著优于VLM，如CLIP（64.07%）和Phi-3.5 Vision（51.66%），突显了VLM在低质量视觉任务中的局限性。除了使用精准度、召回率、F1分数和准确率进行性能评估外，我们还提供了详细的计算成本分析，包括预处理、训练、推理和评估阶段，提供了实际的部署洞见。这项工作强调了将VLM适应噪声环境的必要性，并为未来的情感识别研究提供了可重复的基准。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决的问题是评估开源视觉语言模型（Vision-Language Models, VLMs）在面部情感识别（Facial Emotion Recognition, FER）任务中相对于传统深度学习模型的表现。具体来说，论文关注以下几个关键问题：

1. 性能比较：

   • 比较传统深度学习模型（如VGG19、ResNet-50和EfficientNet-B0）和视觉语言模型（如Phi-3.5 Vision和CLIP）在FER-2013数据集上的性能。FER-2013数据集包含35,887张低分辨率、灰度图像，涵盖七种情感类别，是一个具有挑战性的数据集，因为其图像质量低、类别不平衡和光照条件变化大。
   • 通过精确度、召回率、F1分数和准确率等指标来评估模型性能。

2. 数据质量问题：

   • FER-2013数据集的图像质量较差，存在模糊、遮挡、对比度低和光照不一致等问题，这会影响模型提取有意义特征的能力，从而降低分类性能。
   • 引入基于GFPGAN的图像恢复技术来增强图像质量，以改善特征提取和情感分类的准确性。

3. 计算成本分析：

   • 分析预处理、训练、推理和评估阶段的计算成本，包括GPU时间、批量大小、训练周期数和内存使用情况。
   • 提供实际部署中的权衡分析，特别是在资源受限的环境中。

4. 模型适应性：

   • 探讨视觉语言模型在处理低质量视觉任务时的局限性，特别是它们对结构化、高质量数据的依赖，以及在真实世界视觉变化中的表现。
   • 提供一个可复现的基准，以便未来的研究能够更好地适应大型模型到具有挑战性的视觉应用中。

总的来说，论文旨在填补当前研究中关于视觉语言模型在FER任务中的表现的空白，并为实际应用提供有价值的见解。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了以下相关研究：

1. 传统深度学习模型在FER中的应用

• CNNs在FER中的应用：
  • Jaiswal等人在FER-2013数据集上使用深度CNNs，验证准确率达到了70.14%，在JAFFE数据集上达到了98.65%，强调了数据质量对模型性能的重要性[^10^]。
  • Krizhevsky和Hinton在深度CNNs方面的工作，虽然最初是在CIFAR-10数据集上训练的，但为现代FER模型奠定了基础[^11^]。
• 混合架构：
  • Al-Shabi等人将CNNs与SIFT特征相结合，并应用了广泛的数据增强

Authors: Vamsi Krishna Mulukutla, Sai Supriya Pavarala, Srinivasa Raju Rudraraju, Sridevi Bonthu

Categories: cs.CV, cs.AI

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.13524v1.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.13524v1

Published: 2025-08-19T05:33:10Z

---

9. A Survey of LLM-based Deep Search Agents: Paradigm, Optimization, Evaluation, and Challenges

The advent of Large Language Models (LLMs) has significantly revolutionized web search. The emergence of LLM-based Search Agents marks a pivotal shift towards deeper, dynamic, autonomous information seeking. These agents can comprehend user intentions and environmental context and execute multi-turn retrieval with dynamic planning, extending search capabilities far beyond the web. Leading examples like OpenAI’s Deep Research highlight their potential for deep information mining and real-world applications. This survey provides the first systematic analysis of search agents. We comprehensively analyze and categorize existing works from the perspectives of architecture, optimization, application, and evaluation, ultimately identifying critical open challenges and outlining promising future research directions in this rapidly evolving field. Our repository is available on https://github.com/YunjiaXi/Awesome-Search-Agent-Papers.

中文摘要

大型语言模型（LLMs）的出现显著革新了网络搜索。基于LLM的搜索代理的出现标志着向更深层次、动态、自动信息搜索的关键转变。这些代理能够理解用户的意图和环境背景，并执行动态规划的多轮检索，将搜索能力大大扩展到超越网络的范围。以OpenAI的Deep Research为代表的领先示例突出了它们在深度信息挖掘和现实世界应用中的潜力。本调查提供了对搜索代理的首次系统分析。我们从架构、优化、应用和评估的角度全面分析和分类现有工作，最终识别出关键的开放挑战，并概述了这一快速发展的领域中有希望的未来研究方向。我们的资料库可以在https://github.com/YunjiaXi/Awesome-Search-Agent-Papers找到。

LLM Analysis

Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图提供对基于大型语言模型（LLM）的深度搜索代理（Search Agents）的系统性分析。具体来说，它旨在解决以下几个关键问题：

1. 深度搜索代理的系统性理解：随着LLM的发展，搜索代理作为一种新兴的信息检索范式，能够理解用户意图和环境上下文，并执行多轮动态检索。然而，目前对于这类代理的系统性理解和分类还相对缺乏。论文通过从架构、优化、应用和评估等多个维度对现有工作进行全面分析和分类，填补了这一空白。

2. 优化方法的探讨：论文探讨了如何优化搜索代理的性能，包括无调优（tuning-free）和有调优（tuning-based）的方法。无调优方法主要依赖于人类知识和预定义的工作流程来指导代理的行为，而有调优方法则涉及通过模仿学习和探索来训练代理自动学习其下一步行动。论文对这些方法进行了详细的比较和分析，以确定各自的优势和适用场景。

3. 应用领域的拓展：搜索代理不仅在传统的网络搜索领域有应用，还在数学、医学、金融等多个领域展现出巨大的潜力。论文详细介绍了搜索代理在不同领域的应用案例，包括内部能力提升（如推理、记忆和工具使用）和外部应用（如商业、教育和研究辅助），并探讨了如何将搜索代理的能力扩展到更广泛的应用场景中。

4. 评估方法的标准化：为了准确评估搜索代理的性能，论文提出了一个系统的评估框架，包括用于评估的基准数据集、评估指标和判断标准。这有助于研究人员和开发者更好地理解和比较不同搜索代理的性能，从而推动该领域的进一步发展。

5. 挑战与未来方向：尽管搜索代理已经取得了显著进展，但仍面临许多挑战，如信息源的扩展和融合、不完美检索的处理、多模态信息的处理等。论文识别了这些关键挑战，并提出了未来研究的可能方向，以指导后续的研究工作。

总的来说，这篇论文试图为基于LLM的深度搜索代理提供一个全面的概述，分析其工作机制、优化方法、应用前景和评估标准，并指出当前研究中存在的问题和未来的发展方向。

Q: 有哪些相关研究？

A: 这篇论文提到了大量的相关研究，这些研究涵盖了搜索代理的多个方面，包括架构设计、优化方法、应用领域和评估标准。以下是一些主要的相关研究领域和具体工作：

架构设计

• Parallel Structure（并行结构）：

  • Decomposition-based Parallel Search（基于分解的并行搜索）：
    • Khattab et al. (2022)：利用强LLM通过提示进行分解。
    • Shi et al. (2024b)：通过提示进行分解。
    • Zhang et al. (2025b)：利用强LLM进行分解。
    • Wang et al. (2024a)：从结构化知识图中学习分解策略。
    • Li et al. (2023)：利用微调的小型LLM生成检索计划和查询。
    • Joshi et al. (2024)：利用微调的小型LLM生成检索计划和查询。
  • Diversification-based Parallel Search（基于多样化的并行搜索）：
    • Kostric and Balog (2024)：使用beam search生成多个候选查询。
    • Dhole and Agichtein (2024)：通过组合不同提示生成多样化的关键词。
    • Li et al. (2024c)：结合标准查询重写、关键词提取和LLM生成的伪答案作为查询，增强检索的广度和相关性。
    • Abbasiantaeb et al. (2024)：生成多方面的查询用于对话式搜索。
    • Seo and Lee (2025)：结合标准查询重写、关键词提取和LLM生成的伪答案作为查询，增强检索的广度和相关性。

• Sequential Structure（顺序结构）：

  • Reflection-Driven Sequential Search（基于反思的顺序搜索）：
    • Hayashi et al. (2025)：基于反思的顺序搜索。
    • Xiao et al. (2025)：基于反思的顺序搜索。
    • Zhou et al. (2024)：基于反思的顺序搜索。
    • Lee et al. (2024)：基于反思的顺序搜索。
    • lee：基于反思的顺序搜索。
  • Proactivity-Driven Sequential Search（基于主动性的顺序搜索）：
    • Li et al. (2025c)：基于主动性的顺序搜索。
    • Jiang et al. (2025d)：基于主动性的顺序搜索。
    • Huang et al. (2025a)：基于主动性的顺序搜索。
    • Wu et al. (2025d)：基于主动性的顺序搜索。
    • Asai et al. (2023)：通过模仿专家轨迹进行微调。
    • Islam et al. (2024)：通过模仿专家轨迹进行微调。
    • Yu et al. (2024)：通过模仿专家轨迹进行微调。
    • Aksitov et al. (2023)：通过模仿专家轨迹进行微调。
    • Jin et al. (2025b)：通过自主探索发现更有效的策略。
    • Song et al. (2025a)：通过自主探索发现更有效的策略。
    • Chen et al. (2025b)：通过自主探索发现更有效的策略。
    • Zheng et al. (2025)：通过自主探索发现更有效的策略。
    • Wang et al. (2025c)：通过自主探索发现更有效的策略。

• Hybrid Structure（混合结构）：

  • Tree-based Search（基于树的搜索）：
    • Zhang et al. (2024c)：基于规则的树结构。
    • Li et al. (2025g)：基于规则的树结构。
    • Nguyen et al. (2025)：基于规则的树结构。
    • Trinh et al. (2025a)：使用MCTS算法。
    • Feng et al. (2025)：使用MCTS算法。
    • Tran et al. (2024)：使用MCTS算法。
    • Xiong et al. (2025b)：使用奖励模型。
    • Li et al. (2024b)：使用奖励模型。
    • Ren et al. (2025)：使用奖励模型。
  • Graph-based Search（基于图的搜索）：
    • Li et al. (2024a)：将问题分解为有向无环图（DAG）。
    • Chen et al. (2024)：支持动态节点扩展。
    • Hu et al. (2024)：支持动态节点扩展。
    • Teng et al. (2025)：支持动态节点收缩。

优化方法

• Tuning-Free Approaches（无调优方法）：

  • Single-Agent Architectures（单代理架构）：
    • Hayashi et al. (2025)：迭代细化循环。
    • Xiao et al. (2025)：迭代细化循环。
    • Lee et al. (2024)：迭代细化循环。
    • Zhou et al. (2024)：迭代细化循环。
    • Wang et al. (2023)：反思链。
    • Zhang et al. (2024c)：反思链。
    • Xiong et al. (2025b)：反思链。
    • Li et al. (2025g)：反思链。
  • Multi-Agent Architectures（多代理架构）：
    • Jiang et al. (2025d)：分解复杂搜索任务并分配给专业代理。
    • Chen et al. (2024)：分解复杂搜索任务并分配给专业代理。
    • Huang et al. (2025a)：分解复杂搜索任务并分配给专业代理。
    • Hu et al. (2024)：分解复杂搜索任务并分配给专业代理。
    • Ma et al. (2025)：分解复杂搜索任务并分配给专业代理。
    • Du et al. (2025)：分解复杂搜索任务并分配给专业代理。
    • Nguyen et al. (2025)：分解复杂搜索任务并分配给专业代理。
    • Wang et al. (2025b)：分解复杂搜索任务并分配给专业代理。
    • Trinh et al. (2025b)：分解复杂搜索任务并分配给专业代理。
  • Test-Time Scaling（测试时扩展）：
    • Zhang et al. (2025c)：通过增加计算量提升性能。
    • Lee et al. (2024)：通过增加计算量提升性能。
    • Wei et al. (2025)：通过增加计算量提升性能。
    • Xi et al. (2025a)：通过增加搜索动作次数提升性能。
    • Feng et al. (2025)：结合推理和搜索扩展。
    • Tran et al. (2024)：结合推理和搜索扩展。
    • Jiang et al. (2024b)：结合推理和搜索扩展。
    • Ren et al. (2025)：结合推理和搜索扩展。

• Tuning-Based Approaches（有调优方法）：

  • Supervised Fine-Tuning (SFT)（监督微调）：
    • Asai et al. (2023)：通过专家LLM生成的数据进行微调。
    • Islam et al. (2024)：通过专家LLM生成的数据进行微调。
    • Yu et al. (2024)：通过专家LLM生成的数据进行微调。
    • Aksitov et al. (2023)：通过LLM-环境交互生成合成轨迹。
    • Pan et al. (2023)：通过LLM-环境交互生成合成轨迹。
    • Zhang et al. (2025g)：通过LLM-环境交互生成合成轨迹。
    • Song et al. (2025b)：通过LLM-环境交互生成合成轨迹。
    • Li et al. (2025d)：通过LLM-环境交互生成合成轨迹。
    • Lee et al. (2025)：通过LLM-环境交互生成合成轨迹。
    • Wang et al. (2025a)：通过自生成的高质量轨迹进行迭代重训练。
    • Aksitov et al. (2023)：通过自生成的高质量轨迹进行迭代重训练。
    • Wu et al. (2025f)：通过自生成的高质量轨迹进行迭代重训练。
  • Reinforcement Learning (RL)（强化学习）：
    • Jiang et al. (2025b)：针对检索组件进行优化。
    • Hsu et al. (2024)：针对检索组件进行优化。
    • Xu et al. (2025a)：针对重排组件进行优化。
    • Jin et al. (2025b)：端到端训练整个流程。
    • Song et al. (2025a)：端到端训练整个流程。
    • Zheng et al. (2025)：端到端训练整个流程。
    • Schulman et al. (2017)：PPO算法。
    • Shao et al. (2024b)：GRPO算法。
    • Hu (2025)：Reinforce++算法。
    • Song et al. (2025a)：分析不同RL算法。
    • Jin et al. (2025a)：分析不同RL算法。
    • Xiong et al. (2025a)：分析不同RL算法。
    • Sun et al. (2025a)：分析不同RL算法。
    • Jin et al. (2025b)：分析不同RL算法。
    • Luo et al. (2025)：基于结果的奖励模型。
    • Xiong et al. (2025a)：基于过程的奖励模型。
    • Sun et al. (2025c)：基于过程的奖励模型。
  • Mixed Approaches（混合方法）：
    • Zhang et al. (2025g)：SFT作为RL阶段的预热。
    • Li et al. (2025d)：SFT作为RL阶段的预热。
    • Song et al. (2025b)：SFT作为RL阶段的预热。
    • Zhang et al. (2025a)：SFT与RL之间的迭代训练循环。
    • Shi et al. (2025c)：广义期望最大化框架。
    • Zhang et al. (2025g)：对比学习。
    • Wu et al. (2025f)：检索增强掩码预测预训练任务。

应用领域

• External Applications（外部应用）：
  • AI Assistants（AI助手）：
    • OpenAI Deep Research (OpenAI, 2025)：商业应用。
    • Perplexity Deep Research (Perplexity, 2025)：商业应用。
    • Gemini Deep Research (Gemini, 2025)：商业应用。
    • Grok DeepSearch (Gork, 2025)：商业应用。
    • Researcher agent in Copilot (Microsoft, 2025)：商业应用。
    • Kimi Researcher (Moonshot, 2025)：商业应用。
    • Elicit (Ought, 2025)：商业应用。
    • Consensus (Consensus, 2025)：商业应用。
    • Manus (BUTTERFLY, 2025)：商业应用。
    • node-DeepResearch (Jina, 2025)：开源项目。
    • open deep research (LangChain, 2025)：开源项目。
    • GPT Researcher (assafelovic, 2025)：开源项目。
    • Open-source DeepResearch (Aymeric, 2025)：开源项目。
    • Open Deep Research (dzhng, 2025)：开源项目。
    • open-deep-research (nickscamara, 2025)：开源项目。
    • AgenticSeek (Fosowl, 2025)：开源项目。
    • DeerFlow (Bytedance, 2025)：开源项目。
    • OpenManus (FoundationAgents, 2025)：开源项目。
  • E-commerce（电子商务）：
    • StePO-Rec (Bi et al., 2025)：研究应用。
    • DeepShop (Lyu et al., 2025)：研究应用。
    • PUMA (Cai et al., 2025)：研究应用。
  • Finance（金融）：
    • FinSearch (Li et al., 2024a)：研究应用。
    • Glass-Box Agent (Vaghefi et al., 2025)：研究应用。
  • Code（代码）：
    • Code Researcher (Singh et al., 2025)：研究应用。
    • ARCeR (Lupinacci et al., 2025)：研究应用。
    • CodeAgent (

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 这篇论文通过以下几个方面来解决基于大型语言模型（LLM）的深度搜索代理（Search Agents）的研究问题：

1. 提供系统性分析

论文首次对搜索代理进行了系统性分析，从架构、优化、应用和评估等多个维度对现有工作进行了全面的分析和分类。这种系统性的方法有助于研究人员和开发者更好地理解搜索代理的工作机制和潜在应用，从而推动该领域的进一步发展。

架构分析

• 并行结构：分析了基于分解和多样化的并行搜索方法，这些方法通过将复杂查询分解为多个子查询或生成多样化的查询来提高检索的广度和相关性。
• 顺序结构：探讨了基于反思和主动性的顺序搜索方法，这些方法通过动态决策来决定下一步的搜索内容，提高了搜索的灵活性和适应性。
• 混合结构：结合了并行和顺序结构的优点，通过树状或图状结构来探索多个搜索路径，提高了搜索的效率和准确性。

2. 探讨优化方法

论文详细讨论了无调优（tuning-free）和有调优（tuning-based）的优化方法，提供了具体的实现策略和比较分析。

无调优方法

• 单代理架构：通过预定义的工作流程和迭代细化循环来控制搜索过程。
• 多代理架构：将复杂任务分解为多个子任务，分配给不同的专业代理，提高了任务的处理效率。
• 测试时扩展：通过增加计算量和搜索动作次数来提升性能，结合推理和搜索扩展，进一步提高代理的性能。

有调优方法

• 监督微调（SFT）：通过高质量的推理和搜索轨迹数据来训练LLM，使其能够更好地执行搜索任务。
• 强化学习（RL）：通过与环境的交互来学习最优的搜索策略，包括端到端训练整个流程和针对特定组件的优化。
• 混合方法：结合SFT和RL，通过迭代训练循环和对比学习等技术来进一步提升代理的性能。

3. 拓展应用领域

论文详细介绍了搜索代理在多个领域的应用案例，包括AI助手、电子商务、金融、代码、医学、生物学和化学等。这些应用案例展示了搜索代理在不同场景下的潜力和实际应用价值。

外部应用

• AI助手：如OpenAI的Deep Research、Perplexity的Deep Research等，这些系统能够进行深入的信息检索和报告生成。
• 电子商务：如DeepShop，用于商品推荐和购物体验优化。
• 金融：如FinSearch，用于金融信息检索和分析。
• 代码：如Code Researcher，用于代码理解和生成。

内部应用

• 工具使用：通过多轮推理和搜索，动态选择合适的工具。
• 记忆：在代理的记忆中进行深入搜索，提取相关信息。
• 推理：结合内部经验和外部知识，进行更强大的推理。

4. 提出评估框架

论文提出了一个系统的评估框架，包括用于评估的基准数据集、评估指标和判断标准。这有助于研究人员和开发者更好地理解和比较不同搜索代理的性能，从而推动该领域的进一步发展。

数据集

• 封闭式问答（Closed-ended QA）：如HotpotQA、2WikiMultiHopQA等，用于评估多跳问答和事实核查任务。
• 开放式问答（Open-ended QA）：如Researchy Questions、MultimodalReportBench等，用于评估开放性问题的处理能力。
• 领域特定任务（Domain-Specific Tasks）：如FinSearchBench-24、MedMCQA等，用于评估特定领域的信息检索能力。

评估指标

• 封闭式问答：主要使用Exact Match（EM）、F1分数、准确率等指标。
• 开放式问答：使用关键点覆盖、信息量、连贯性、组织性等指标。
• 领域特定任务：根据具体任务，使用如准确率、推理分数、执行成功率等指标。

5. 识别挑战与未来方向

论文识别了当前搜索代理面临的关键挑战，并提出了未来研究的可能方向。这些挑战包括信息源的扩展和融合、不完美检索的处理、多模态信息的处理、定制化的强化学习算法开发等。未来的研究方向包括开发更强大的信息验证机制、多模态搜索能力、定制化的强化学习算法等，以进一步提升搜索代理的性能和应用范围。

通过这些方法，论文不仅提供了对搜索代理的全面理解，还为未来的研究和开发提供了明确的方向和指导。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 这篇论文主要是一个系统性综述（survey），它没有进行传统的实验研究，而是通过分析和总结现有的研究工作来提供对基于大型语言模型（LLM）的深度搜索代理（Search Agents）的全面理解。尽管如此，论文中提到了一些评估方法和实验结果，这些主要是基于已有的研究工作。以下是论文中涉及的一些评估方法和实验结果的总结：

评估方法

论文提出了一个系统的评估框架，包括用于评估的基准数据集、评估指标和判断标准。这些评估方法帮助研究人员和开发者更好地理解和比较不同搜索代理的性能。

数据集

• 封闭式问答（Closed-ended QA）：
  • 多跳问答（Multi-hop QA）：如HotpotQA、2WikiMultiHopQA、Bamboogle等。
  • 挑战性问答（Challenging QA）：如BrowseComp、InfoDeepSeek、ORION等。
  • 事实核查（Fact-Checking）：如HoVer、FanOutQA、RealFactBench等。
• 开放式问答（Open-ended QA）：
  • 多视角问题（Multi-perspective Questions）：如Researchy Questions。
  • 专家级研究任务（Expert-level Research Tasks）：如DeepResearchGym、MultimodalReportBench等。
• 领域特定任务（Domain-Specific Tasks）：
  • 金融领域：如FinSearchBench-24。
  • 医学领域：如MedMCQA、MedBrowseCom。
  • 农业领域：如MIRAGE。
  • 数学领域：如USACO、OlympiadBench。

评估指标

• 封闭式问答：
  • 任务成功率：如Exact Match（EM）、F1分数、准确率。
  • 中间过程评估：如推理链质量、检索质量。
• 开放式问答：
  • 关键点覆盖：如KP-Rec、KP-F1、KPPrecision。
  • 信息量：如信息深度、信息广度。
  • 连贯性：如组织性、连贯性。
  • 可读性：如可读性、引用准确性。
• 领域特定任务：
  • 金融领域：如准确率、处理时间。
  • 医学领域：如准确率、ECErr。
  • 农业领域：如推理分数、准确率、识别准确率。
  • 数学领域：如执行成功率、Pass@1准确率。

实验结果

论文中提到了一些具体的研究工作及其实验结果，这些结果展示了不同搜索代理在各种任务上的表现。以下是一些具体的例子：

1. 多跳问答（Multi-hop QA）

• HotpotQA：使用113k个文本数据，评估指标包括EM和F1分数。
• 2WikiMultiHopQA：使用192,606个文本数据，评估指标包括EM和F1分数。
• Bamboogle：使用8,600个文本数据，评估指标包括准确率、Gap Ratio和Compositionality。

2. 挑战性问答（Challenging QA）

• BrowseComp：使用1,266个文本数据，评估指标包括准确率和CE（Confidence Estimation）。
• InfoDeepSeek：使用245个文本数据，评估指标包括AnsAcc（答案准确性）、InfoAcc（信息准确性）、EffEvidUtil（有效证据利用率）和InfoCompactness（信息紧凑性）。
• ORION：使用310个文本数据，评估指标包括Pass@1准确率。

3. 事实核查（Fact-Checking）

• HoVer：使用26,171个文本数据，评估指标包括准确率、F1分数、EM和HOVER Score。
• RealFactBench：使用6,000个文本数据，评估指标包括F1@K、精确率、召回率。
• PolitiHop：使用500个文本数据，评估指标包括宏观F1分数、准确率、F1分数、精确率和FEVER分数。

4. 开放式问答（Open-ended QA）

• Researchy Questions：使用96,000个文本数据，评估指标包括准确率和分数。
• MultimodalReportBench：使用100个文本和图像数据，评估指标包括信息深度、组织性、连贯性、可读性和引用准确性。
• DeepResearchGym：使用未知规模的文本数据，评估指标包括KP-Rec、KP-Contra、Cit-Prec、Cit-Rec、Clarity和Insight。

具体研究工作

论文中提到了一些具体的研究工作及其实验结果，这些工作展示了不同搜索代理在各种任务上的表现。以下是一些具体的例子：

• HARIS (Hu et al., 2025b)：使用混合结构和强化学习，评估指标包括格式准确率、答案准确率、决策准确率和F1分数。
• CoRAG (Wang et al., 2025a)：使用顺序结构和监督微调，评估指标包括F1分数和EM。
• Self-RAG (Asai et al., 2023)：使用混合结构和监督微调，评估指标包括EM、F1分数、FactScore、MAUVE、引用精确率和召回率。
• Open-RAG (Islam et al., 2024)：使用混合结构和监督微调，评估指标包括EM、F1分数和召回率。
• Auto-RAG (Yu et al., 2024)：使用顺序结构和监督微调，评估指标包括EM、F1分数和准确率。
• RAS (Jiang et al., 2025a)：使用混合结构和监督微调，评估指标包括EM、F1分数和ROUGE。
• ReST (Aksitov et al., 2023)：使用顺序结构和混合方法，评估指标包括ORM和准确率。
• SimpleDeepSearcher (Sun et al. 2025b)：使用混合结构和混合方法，评估指标包括格式准确率、F1分数和LLM-as-Judge。
• ReaRAG (Lee et al., 2025)：使用顺序结构和监督微调，评估指标包括F1分数和EM。
• EXSEARCH (Shi et al., 2025c)：使用顺序结构和强化学习，评估指标包括轨迹质量、效用和F1分数。
• KBQA-o1 (Luo et al., 2025)：使用混合结构和监督微调，评估指标包括F1分数和EM。
• Search-R1 (Jin et al., 2025b)：使用顺序结构和强化学习，评估指标包括EM和准确率。
• DeepNote (Wang et al., 2024c)：使用顺序结构和强化学习，评估指标包括F1分数、EM和准确率。
• R1-Searcher (Song et al., 2025a)：使用顺序结构和强化学习，评估指标包括格式准确率、EM和LLM-as-Judge。
• ReSearch (Chen et al., 2025b)：使用顺序结构和强化学习，评估指标包括格式准确率、EM和LLM-as-Judge。
• DeepResearcher (Zheng et al. 2025)：使用顺序结构和强化学习，评估指标包括格式准确率、F1分数和LLM-as-Judge。
• AutoCOA (Zhang et al., 2025g)：使用顺序结构和混合方法，评估指标包括格式准确率、F1分数和EM。
• SWiRL (Goldie et al., 2025)：使用顺序结构和强化学习，评估指标包括LLM(Gemini)、PM、准确率、F1分数和EM。
• O2-Searcher (Mei et al., 2025)：使用顺序结构和强化学习，评估指标包括格式、多样性、事实性和EM、F1分数。
• ZeroSearch (Sun et al., 2025a)：使用混合方法，评估指标包括准确率和EM。
• StepSearch (Wang et al., 2025d)：使用顺序结构和强化学习，评估指标包括格式准确率、搜索关键信息收益、冗余惩罚和EM、F1分数。
• VRAG-RL (Wang et al., 2025c)：使用顺序结构和强化学习，评估指标包括检索效率、模式一致性和模型基础结果准确率。
• WebThinker (Li et al., 2025d)：使用顺序结构和强化学习，评估指标包括轨迹可能性和LLM-as-Judge。
• WebDancer (Wu et al., 2025a)：使用顺序结构和混合方法，评估指标包括格式、LLM(答案)和LLM-as-Judge。
• MaskSearch (Wu et al., 2025f)：使用顺序结构和混合方法，评估指标包括LLM(答案)和Token-level召回率。

总结

尽管这篇论文本身没有进行传统的实验研究，但它通过系统性地分析和总结现有的研究工作，提供了对基于LLM的深度搜索代理的全面理解。论文中提到的评估方法和实验结果展示了不同搜索代理在各种任务上的表现，为未来的研究和开发提供了重要的参考。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 这篇论文在总结现有研究的基础上，也指出了当前基于LLM的深度搜索代理（Search Agents）面临的挑战和未来的研究方向。以下是一些可以进一步探索的点：

1. 信息源的扩展和融合

• 挑战：当前的搜索代理主要依赖于公共网络数据和浏览器，未来需要整合更多的私有和专有数据集，包括从代理的外部环境到其内部知识库的扩展。
• 研究方向：
  • 多源数据融合：开发能够处理和融合异构数据格式（文本、图像、结构化数据等）的方法。
  • 冲突解决：研究如何解决来自多个信息源的冲突或不一致信息，确保输出的连贯性和可靠性。
  • 隐私保护：在整合私有数据时，确保数据的安全性和隐私保护。

2. 不完美检索的处理

• 挑战：搜索代理经常在检索到的信息不完美（包含噪声、偏见或错误信息）的环境中操作。
• 研究方向：
  • 信息验证技术：开发先进的信息验证技术，使代理能够评估外部信息的可信度。
  • 事实核查机制：在代理的流程中集成强大的事实核查机制，提高生成输出的质量和可信度。
  • 批判性思维：增强代理的“怀疑”能力，使其能够批判性地评估信息，而不仅仅是检索。

3. 多模态信息处理

• 挑战：大多数当前的搜索代理以文本为中心，但现实世界是多模态的，需要处理和理解多种模态的信息。
• 研究方向：
  • 多模态搜索基础设施：增强搜索基础设施，支持更好的多模态搜索查询（例如，基于文本描述的图像搜索或基于动作的视频搜索）。
  • 多模态理解与推理：提高代理对多模态信息的理解和推理能力，使其能够跨文本、图像、音频和视频提供更全面、上下文丰富的答案。

4. 定制化的强化学习算法

• 挑战：虽然通用的强化学习算法已经显示出潜力，但开发专门针对搜索代理的定制化强化学习算法是一个重大挑战。
• 研究方向：
  • 长视野规划：开发能够处理长视野规划任务的强化学习算法。
  • 稀疏奖励管理：研究如何在迭代搜索中有效管理稀疏奖励，学习最优的查询生成策略。
  • 奖励函数设计：设计有效的奖励函数，特别是在开放性、信息检索问题中，定义“好”的答案和奖励复杂的信息发现和综合过程。

5. 鲁棒的基础设施

• 挑战：实现搜索代理的雄心勃勃目标需要在底层基础设施方面取得重大进展。
• 研究方向：
  • 高效的RL采样：提高强化学习采样的效率，加速训练过程。
  • 高召回率检索系统：开发高召回率的近似检索系统，实现更快、更相关的信息访问。
  • 优先级感知调度：实现能够高效管理复杂、并发搜索任务的优先级感知调度系统。
  • 动态请求调度：设计能够根据实时任务状态动态调度请求的系统，确保响应性和最优资源分配。

6. 搜索代理的自我进化

• 挑战：实现搜索代理的真正自我进化是一个深刻的挑战，需要代理能够自主地学习、适应和改进其搜索策略和能力。
• 研究方向：
  • 自我评估机制：开发代理自我评估机制，使其能够识别自身局限性。
  • 假设生成与测试：研究如何使代理能够生成关于如何改进的新假设，并通过与环境的交互来测试这些假设。
  • 持续学习：开发能够使代理在没有持续人工干预的情况下，随着时间的推移自主学习和适应的机制。

7. 评估方法的改进

• 挑战：当前的评估方法主要集中在效率和信息准确性上，但搜索代理的核心能力——有效地检索、综合和区分信息——应该成为任何评估框架的中心。
• 研究方向：
  • 多维度评估指标：开发更全面的评估指标，不仅评估效率和准确性，还评估信息来源的引用可靠性和代理区分可靠和不可靠信息的能力。
  • 动态评估环境：设计能够在动态环境中评估检索质量的方法。
  • 人类评估与LLM评估的结合：进一步研究如何结合人类评估和LLM评估，以获得更准确、更可靠的评估结果。

8. 跨领域应用

• 挑战：虽然搜索代理在多个领域有应用，但需要进一步探索其在不同领域的具体应用和优化。
• 研究方向：
  • 领域特定优化：研究如何针对特定领域（如金融、医学、代码等）优化搜索代理，以满足特定领域的需求。
  • 跨领域迁移学习：探索如何使搜索代理能够从一个领域迁移到另一个领域，减少领域特定的训练需求。
  • 多领域综合应用：开发能够在多个领域综合应用的搜索代理，提供跨领域的解决方案。

9. 用户交互与个性化

• 挑战：搜索代理需要更好地理解和适应用户的意图和偏好，提供个性化的搜索体验。
• 研究方向：
  • 用户意图理解：开发更先进的用户意图理解模型，使代理能够更准确地理解用户的需求。
  • 个性化搜索策略：研究如何根据用户的偏好和历史行为定制搜索策略。
  • 交互式搜索：开发支持交互式搜索的机制，使用户能够实时反馈和调整搜索过程。

10. 伦理和社会影响

• 挑战：随着搜索代理的广泛应用，其伦理和社会影响需要进一步研究。
• 研究方向：
  • 信息偏见与公平性：研究如何减少搜索结果中的信息偏见，确保搜索代理的公平性和公正性。
  • 隐私保护：开发保护用户隐私的技术和策略，确保用户数据的安全。
  • 社会影响评估：评估搜索代理对社会的影响，包括其对信息传播、知识获取和用户行为的影响。

这些方向不仅涵盖了技术挑战，还涉及伦理和社会问题，为未来的研究提供了广阔的空间。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 这篇论文《A Survey of LLM-based Deep Search Agents: Paradigm, Optimization, Evaluation, and Challenges》由Yunjia Xi等人撰写，提供了一个全面的综述，分析了基于大型语言模型（LLM）的深度搜索代理（Search Agents）的范式、优化方法、评估标准以及面临的挑战。以下是论文的主要内容总结：

1. 引言

• 论文介绍了LLM在信息检索领域的变革性影响，特别是深度搜索代理的出现，这些代理能够理解用户意图和环境上下文，并执行多轮动态检索。
• 论文强调了深度搜索代理在深度信息挖掘和实际应用中的潜力，如OpenAI的Deep Research。

2. 任务定义

• 定义了深度搜索代理的任务：给定用户意图和上下文，代理通过迭代规划和行动来收集信息，以满足用户意图。
• 描述了代理如何通过规划、观察、行动和生成回答来完成任务。

3. 如何搜索（How to Search）

• 并行结构（Parallel Structure）：将单个查询分解为多个并行查询，包括基于分解和多样化的并行搜索方法。
• 顺序结构（Sequential Structure）：基于反思和主动性的顺序搜索方法，允许代理根据之前的搜索结果动态决定下一步的行动。
• 混合结构（Hybrid Structure）：结合并行和顺序结构，通过树状或图状结构探索多个搜索路径。

4. 如何优化（How to Optimize）

• 无调优方法（Tuning-Free Approaches）：依赖人类知识和预定义的工作流程，包括单代理架构、多代理架构和测试时扩展。
• 有调优方法（Tuning-Based Approaches）：通过模仿学习和强化学习训练代理，包括监督微调（SFT）和强化学习（RL）。
• 混合方法（Mixed Approaches）：结合SFT和RL，通过迭代训练循环和对比学习等技术进一步提升代理的性能。

5. 如何应用（How to Apply）

• 外部应用（External Applications）：深度搜索代理在AI助手、电子商务、金融、代码、医学、生物学和化学等领域的应用。
• 内部应用（Internal Applications）：代理通过工具使用、记忆和推理等内部能力的提升来增强自身性能。

6. 如何评估（How to Evaluate）

• 提出了一个系统的评估框架，包括用于评估的基准数据集、评估指标和判断标准。
• 数据集：涵盖了封闭式问答、开放式问答和领域特定任务的数据集。
• 评估指标：包括任务成功率、关键点覆盖、信息量、连贯性、可读性和引用准确性等。

7. 挑战与未来方向

• 信息源的扩展和融合：整合更多的私有和专有数据集，处理异构数据格式，解决信息冲突。
• 不完美检索的处理：增强代理的信息验证能力和事实核查机制。
• 多模态信息处理：支持多模态搜索查询，提高代理对多模态信息的理解和推理能力。
• 定制化的强化学习算法：开发专门针对搜索代理的强化学习算法，处理长视野规划和稀疏奖励问题。
• 鲁棒的基础设施：提高强化学习采样的效率，开发高召回率的检索系统，实现动态请求调度。
• 搜索代理的自我进化：使代理能够自主学习、适应和改进其搜索策略和能力。

8. 结论

• 论文总结了LLM在信息检索领域的变革性影响，并强调了深度搜索代理在深度信息挖掘中的潜力。
• 论文指出了当前研究的局限性，特别是在商业应用的详细技术实现方面，提出了未来研究的方向。

9. 限制

• 论文主要关注学术研究论文，对商业应用的细节覆盖较少，这可能导致学术研究方向与实际商业应用之间的差异。

这篇论文为基于LLM的深度搜索代理提供了一个全面的概述，分析了其工作机制、优化方法、应用前景和评估标准，并指出了当前研究中存在的问题和未来的发展方向。

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: Yunjia Xi, Jianghao Lin, Yongzhao Xiao, Zheli Zhou, Rong Shan, Te Gao, Jiachen Zhu, Weiwen Liu, Yong Yu, Weinan Zhang

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

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.05668v3.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.05668v3

Published: 2025-08-03T08:02:51Z

---

10. FutureX: An Advanced Live Benchmark for LLM Agents in Future Prediction

Future prediction is a complex task for LLM agents, requiring a high level of analytical thinking, information gathering, contextual understanding, and decision-making under uncertainty. Agents must not only gather and interpret vast amounts of dynamic information but also integrate diverse data sources, weigh uncertainties, and adapt predictions based on emerging trends, just as human experts do in fields like politics, economics, and finance. Despite its importance, no large-scale benchmark exists for evaluating agents on future prediction, largely due to challenges in handling real-time updates and retrieving timely, accurate answers. To address this, we introduce $\textbf{FutureX}$, a dynamic and live evaluation benchmark specifically designed for LLM agents performing future prediction tasks. FutureX is the largest and most diverse live benchmark for future prediction, supporting real-time daily updates and eliminating data contamination through an automated pipeline for question gathering and answer collection. We evaluate 25 LLM/agent models, including those with reasoning, search capabilities, and integration of external tools such as the open-source Deep Research Agent and closed-source Deep Research models. This comprehensive evaluation assesses agents’ adaptive reasoning and performance in dynamic environments. Additionally, we provide in-depth analyses of agents’ failure modes and performance pitfalls in future-oriented tasks, including the vulnerability to fake web pages and the temporal validity. Our goal is to establish a dynamic, contamination-free evaluation standard that drives the development of LLM agents capable of performing at the level of professional human analysts in complex reasoning and predictive thinking.

中文摘要

未来预测是一个复杂的任务，需要大型语言模型（LLM）代理具备高度的分析思维、信息收集、上下文理解和不确定情况下的决策能力。代理不仅必须收集和解释大量动态信息，还需要整合多样化的数据源、权衡不确定性，并根据新兴趋势调整预测，就像人类专家在政治、经济和金融等领域所做的那样。尽管这一点至关重要，但目前没有针对未来预测评价代理的大规模基准，主要是因为处理实时更新和获取及时、准确答案的挑战。为了解决这个问题，我们引入了 $ extbf{FutureX}$，这是一个专门为执行未来预测任务的LLM代理设计的动态实时评估基准。FutureX是未来预测领域最大的、最具多样性的实时基准，支持每日实时更新，并通过自动化管道消除数据污染，以收集问题和答案。我们评估了25种LLM/代理模型，包括具备推理、搜索能力和集成外部工具（如开源Deep Research Agent和闭源Deep Research模型）的模型。这一综合评估将考量代理在动态环境中的适应性推理和表现。此外，我们还深入分析了代理在未来导向任务中失败模式和性能陷阱，包括对假网址的脆弱性和时间有效性。我们的目标是建立一个动态、不受污染的评估标准，以推动LLM代理的发展，使其在复杂推理和预测思维方面能够达到专业人类分析师的水平。

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有效地评估大型语言模型（LLM）代理在未来预测任务中的表现。未来预测是一项复杂的任务，要求模型具备高水平的分析思维、信息收集、情境理解和在不确定性下做决策的能力。尽管未来预测对于许多领域（如政治、经济和金融）至关重要，但之前并没有大规模的基准测试来评估LLM代理在这一任务上的表现，主要原因在于处理实时更新和获取及时准确答案的挑战。

为了解决这一问题，论文提出了FutureX，这是一个动态且实时更新的评估基准，专门用于评估LLM代理在执行未来预测任务时的表现。FutureX通过自动化流程收集问题和答案，消除了数据污染的风险，并且能够实时更新，以确保评估的时效性和准确性。

Q: 有哪些相关研究？

A: 论文中提到了以下相关研究：

代理基准测试（Agent Benchmark）

• AgentBench：提供了八个不同的模拟环境，用于评估代理的规划、工具使用和决策能力。
• WebArena：提供了高保真度的现实网站模拟，用于测试代理完成复杂、长期任务的能力。
• GAIA：专注于评估代理作为通用助手的能力，包含466个现实世界问题，需要推理、多模态、网络搜索和工具使用。
• BrowseComp：包含1266个“反向”问题，旨在测试代理的持久性和创造性搜索策略。
• SWE-bench：评估代理解决开源GitHub问题的能力，通过生成代码补丁并验证其是否符合项目测试套件。

实时基准测试（Live Benchmark）

• LiveBench：自动更新问题，以实现更可靠、无污染的评估。
• LiveCodeBench：针对代码相关问题的实时更新基准测试。
• SWE-bench-live：SWE-bench的实时版本，用于评估代理解决现实世界问题的能力。

未来预测基准测试（Future Prediction）

• ForecastQA：一个基于事件预测的问答挑战，使用时间文本数据进行事件预测。
• ForecastBench：一个动态基准测试，评估AI的预测能力，主要使用预测市场事件。
• FutureBench：专注于评估代理对未来事件的预测能力，但事件数量有限。

深度研究代理（Deep Research Agent）

• Gemini Deep Research：谷歌推出的深度研究工具，用于处理复杂的多轮信息研究任务。
• SmolAgent：一个开源的代理框架，用于构建能够进行复杂推理和信息收集的代理。
• AgentOrchestra：一个分层多代理框架，用于解决通用任务。

这些相关研究为FutureX的开发提供了背景和参考，但FutureX在实时更新、无污染评估和全面覆盖多个领域方面具有独特的优势。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过提出 FutureX，一个动态且实时更新的评估基准，来解决评估LLM代理在未来预测任务中的表现的问题。以下是具体的方法和步骤：

1. FutureX的设计原则

FutureX的设计基于以下四个核心原则：

• 消除数据污染：通过专注于未来事件，确保在代理做出预测时，正确答案尚未发生，从而避免数据污染。
• 模拟真实世界挑战：直接将代理置于真实世界的信息流中，要求其对未来事件进行预测，模拟人类专家在不同领域的分析和决策过程。
• 大规模和跨领域覆盖：通过从195个高质量网站中收集事件，覆盖政治、经济、金融、技术、体育和娱乐等多个领域，确保评估的全面性和多样性。
• 动态和自动化评估过程：建立一个完全自动化的系统，每天更新问题、收集答案并进行客观评分，确保评估的时效性和客观性。

2. FutureX的构建过程

FutureX的构建过程包括以下几个阶段：

• 事件数据库构建：通过AIME代理收集2000多个网站的URL，经过LLM检查和人工审核，最终选择195个高质量网站作为事件数据库。
• 每日事件更新：每天从事件数据库中生成新的未来事件，通过模板生成和随机化处理，确保事件的多样性和挑战性。
• 事件过滤：过滤掉容易、有害或主观的事件，确保事件的质量和有效性。
• 代理每日预测：每天运行不同的代理模型，收集其预测结果。
• 答案每日获取：在事件的解决日期后，自动爬取网站以获取真实结果，并对代理的预测进行评分。

3. 评估协议

• 评估延迟：由于未来事件的结果尚未发生，FutureX引入了评估延迟，即从预测到评估之间的时间间隔。FutureX采用一周的预测窗口，平衡了事件覆盖和评估及时性。
• 处理缺失预测：通过蒙特卡洛模拟分析缺失预测对标准差的影响，决定在评估中允许一定程度的缺失预测，以增加样本量。
• 评估指标：根据不同类型的事件（单选、多选、开放性排名、开放性数值预测），设计了不同的评估指标，确保评估的准确性和公平性。

4. 实验和分析

• 模型评估：评估了25种不同的LLM代理模型，包括基础LLM、具有搜索和推理能力的LLM、开源和闭源的深度研究代理。
• 性能分析：分析了代理在不同难度级别和不同领域的表现，揭示了模型性能与任务复杂性之间的关系。
• 因子分析：通过线性回归分析，研究了LLM选择、事件领域和难度级别等因素对性能的影响。
• 案例研究：进行了几个“超出基准”的案例研究，包括与华尔街金融分析师的比较、对虚假网页的脆弱性分析以及实时搜索能力的评估。

5. FutureX的优势

• 无污染评估：通过专注于未来事件，确保评估的纯净性和可靠性。
• 真实世界挑战：直接模拟人类专家在不同领域的分析和决策过程。
• 大规模和多样性：覆盖多个领域和多种类型的事件，确保评估的全面性和多样性。
• 动态和自动化：完全自动化的评估流程，确保评估的时效性和客观性。

通过这些方法，FutureX提供了一个动态、无污染的评估标准，推动了LLM代理在复杂推理和预测思维方面的发展，使其能够达到专业人类分析师的水平。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验和分析，以评估LLM代理在FutureX基准测试中的表现：

1. 整体性能评估

• 评估时间范围：从2025年7月20日至2025年8月3日。
• 模型选择：评估了25种不同的LLM代理模型，包括基础LLM、具有搜索和推理能力的LLM、开源和闭源的深度研究代理。
• 评估指标：结合了四个难度级别的分数，分别赋予10%、20%、30%和40%的权重，以综合评估模型的整体性能。

2. 不同难度级别上的表现

• 难度级别划分：
  • Level 1 (Basic Tier)：单选事件，选项少于4个。
  • Level 2 (Wide Search Tier)：多选事件，需要返回所有正确的选项。
  • Level 3 (Deep Search Tier)：开放性事件，低波动性。
  • Level 4 (Super Agent Tier)：开放性事件，高波动性。
• 实验结果：模型在不同难度级别上的表现如下：
  • Level 1和Level 2：基础LLM表现出色，甚至优于一些具有搜索工具的代理。
  • Level 3和Level 4：具有搜索和推理能力的LLM代理表现更好，尤其是Grok-4和GPT-o4-mini（Think&Search）在最难的任务上表现突出。

3. 不同领域上的表现

• 领域划分：事件被分为11个主要领域，包括政治、体育、加密货币、文化、金融、商业、技术、天气、健康和空间。
• 实验结果：不同模型在不同领域的表现如下：
  • 金融和经济：DouBao-Seed1.6-Thinking表现出色。
  • 技术和加密货币：GPT模型（如GPT-4.1和GPT-o4-mini）表现出色。
  • 政治：DeepSeek-V3（SmolAgent）表现出色。

4. 因子分析

• 分析方法：通过线性回归分析，研究了LLM选择、事件领域和难度级别等因素对性能的影响。
• 实验结果：
  • 难度级别：对模型性能有显著影响，验证了整体评分方案的合理性。
  • 领域：不同领域的系数差异显著，突出了领域特定挑战的重要性。
  • 顶级模型：在每个领域的分析中表现最好的模型与整体排行榜中的顶级模型一致，验证了基准测试的一致性和稳健性。

5. 案例研究

5.1 与华尔街金融分析师的比较

• 任务：预测标普500公司下一季度的每股收益（EPS）和收入。
• 评估指标：胜率（模型预测更接近实际值的比例）和平均绝对百分比误差（MAPE）。
• 实验结果：
  • 胜率：顶级模型（如Gemini-2.5-pro）在收入预测上的胜率为37.5%，在EPS预测上的胜率为33.7%。
  • MAPE：Gemini-2.5-pro在收入预测上取得了最低的MAPE，而GPT-o3在EPS预测上取得了最低的MAPE。

5.2 对虚假网页的脆弱性分析

• 任务：通过构造虚假网页，测试代理是否会被误导。
• 实验场景：包括NBA冠军预测、纽约市市长选举预测、F1冠军预测、停火协议破裂预测和MSI 2025冠军预测。
• 实验结果：
  • GPT-o3 Deep Research、Seed 1.6 (DouBao Deep Research)和Qwen3-235B Deep Research：被虚假网页误导。
  • Gemini-2.5-pro Deep Research：未被误导，拒绝引用虚假网站。

5.3 实时搜索能力评估

• 任务：评估代理在实时体育赛事中获取最新信息的能力。
• 实验场景：在MSI（季中邀请赛）电竞比赛中，要求代理报告当前比分。
• 实验结果：
  • GPT-o3 Deep Research：表现最佳。
  • Seed 1.6 (DouBao Deep Research)：表现次之。
  • Gemini-2.5-pro Deep Research：表现再次之。
  • Qwen3-235B Deep Research：未能获取最新结果。

6. 人类标注研究

• 任务：邀请40名行业专家对300个问题进行预测。
• 评估指标：与模型的平均分数进行比较。
• 实验结果：人类在Level 1、Level 3和Level 4事件上的表现显著优于LLM代理，但在Level 2事件上，一些模型的表现超过了人类。

这些实验和分析全面评估了LLM代理在不同难度级别、不同领域和特定任务中的表现，揭示了当前模型的局限性和改进方向。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文中提出了FutureX这一评估基准，并对25种不同的LLM代理模型进行了全面的评估和分析。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：

1. 扩大基准测试的覆盖范围

• 增加更多领域：目前FutureX已经覆盖了11个主要领域，但可以进一步扩展到更多领域，如医疗保健、教育、环境科学等，以更全面地评估LLM代理的性能。
• 增加更多数据源：目前FutureX从195个高质量网站收集事件，可以进一步增加数据源的数量和多样性，以确保更广泛和全面的覆盖。

2. 改进评估指标

• 多维度评估：除了现有的评估指标，可以引入更多维度的评估，如预测的置信度、预测的解释能力等，以更全面地评估模型的性能。
• 动态调整权重：目前评估中对不同难度级别的权重是固定的，可以研究动态调整权重的方法，以更好地反映不同任务的重要性和难度。

3. 深入分析模型的推理过程

• 推理路径分析：目前的分析主要集中在模型的最终预测结果上，可以进一步分析模型的推理路径，了解其在预测过程中的逻辑和决策依据。
• 错误分析：对模型的错误预测进行更深入的分析，找出模型在哪些方面容易出错，以及如何改进模型以减少这些错误。

4. 探索模型的实时适应能力

• 实时数据更新：研究模型在实时数据更新情况下的适应能力，例如在金融市场的实时波动中，模型如何快速调整其预测。
• 长期预测能力：目前FutureX主要评估一周内的预测能力，可以进一步研究模型在更长时间范围内的预测能力，如一个月或一年。

5. 提高模型的鲁棒性

• 对抗性攻击：进一步研究模型在面对对抗性攻击（如虚假信息、误导性内容）时的鲁棒性，探索如何增强模型的抗干扰能力。
• 数据质量评估：研究如何评估和提高数据源的质量，确保模型在高质量数据上进行训练和评估。

6. 跨领域迁移能力

• 领域适应性：研究模型在不同领域之间的迁移能力，例如一个在金融领域表现出色的模型是否能够在医疗保健领域同样表现出色。
• 领域特定训练：探索如何针对特定领域进行模型训练，以提高模型在该领域的预测能力。

7. 人类与模型的协作

• 人机协作：研究如何将人类专家的判断与模型的预测相结合，以提高整体的预测准确性。
• 交互式评估：开发交互式评估方法，允许模型与人类专家进行实时互动，以更好地理解和改进模型的性能。

8. 多语言和跨文化评估

• 多语言支持：目前FutureX主要评估英文事件，可以扩展到其他语言，以评估模型在不同语言环境下的表现。
• 跨文化评估：研究模型在不同文化背景下的预测能力，了解文化差异对模型性能的影响。

9. 长期趋势分析

• 长期趋势预测：研究模型在预测长期趋势（如技术发展、社会变迁）方面的能力，探索如何改进模型以更好地捕捉长期趋势。
• 趋势分析方法：开发新的趋势分析方法，帮助模型更好地理解和预测长期趋势。

10. 模型的可解释性

• 解释生成：研究如何生成模型预测的解释，使人类专家能够理解模型的决策依据。
• 可解释性评估：开发评估模型可解释性的方法，确保模型的预测不仅准确，而且易于理解和解释。

这些方向不仅可以进一步提升FutureX基准测试的实用性和科学性，还可以推动LLM代理在复杂推理和预测任务中的发展，使其更接近人类专家的水平。

Q: 总结一下论文的主要内容

A:

Authors: Zhiyuan Zeng, Jiashuo Liu, Siyuan Chen, Tianci He, Yali Liao, Jinpeng Wang, Zaiyuan Wang, Yang Yang, Lingyue Yin, Mingren Yin, Zhenwei Zhu, Tianle Cai, Zehui Chen, Jiecao Chen, Yantao Du, Xiang Gao, Jiacheng Guo, Liang Hu, Jianpeng Jiao, Xiangsheng Li, Jingkai Liu, Shuang Ni, Zhoufutu Wen, Ge Zhang, Kaiyuan Zhang, Xin Zhou, Jose Blanchet, Xipeng Qiu, Mengdi Wang, Wenhao Huang

Categories: cs.AI, cs.LG

PDF URL: https://arxiv.org/pdf/2508.11987v2.pdf

CoolPaper URL: https://papers.cool/arxiv/2508.11987v2

Published: 2025-08-16T08:54:08Z

---