语言承载专家印象:工具锚定的 LLM 评委实现咨询质量评估跨域迁移并超越域内训练
在三个德语模拟咨询语料(含两个全科医疗、一个学校家长-教师场景,共 n=195 段专家评分会话)上,跨域训练优于域内训练:留一域迁移的嵌套 Spearman ρ 达 0.54,而目标域内训练不超过 0.48,配对会话级差距为 +0.15,训练集规模匹配后仍保持 +0.12。
在三个德语模拟咨询语料(含两个全科医疗、一个学校家长-教师场景,共 n=195 段专家评分会话)上,跨域训练优于域内训练:留一域迁移的嵌套 Spearman ρ 达 0.54,而目标域内训练不超过 0.48,配对会话级差距为 +0.15,训练集规模匹配后仍保持 +0.12。
OpenAI 开放申请一项总额 500 万美元的资助计划,支持针对生成式 AI 如何影响青少年发展、身心健康与安全的独立研究。
研究团队与 K-12 教师协同设计了一套由大语言模型(LLM)驱动的多智能体反霸凌系统,通过模拟真实校园场景帮助学生练习反霸凌技能。研究识别出 LLM 多智能体模拟系统的关键设计参数,为开发更有效、可扩展的反霸凌工具提供依据。
OpenAI 发布 MentalHealthBench,这是一个由专家参与构建的评测基准,用于评估 AI 在真实心理健康对话中回应的有用性与安全性。该基准覆盖多种贴近实际的对话场景,衡量模型在心理健康语境下的表现。