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新研究让大模型学会主动追问,人机协作效果大幅提升

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在写作等开放性任务中,AI 能跳出现有信息框架,提出类似人类的、甚至人类没有想到的建议吗?

在以往的研究中,AI 聊天机器人与用户的对话一般是被动的事实性问答,即对已有信息进行相关澄清和梳理。尽管可直接通过指令让 AI 提出解决方案,但其并不承担创造性任务。

在近期的一项研究中,研究人员为 AI 输出创造性内容提供了一种可能的方案。美国南加州大学与微软公司、加州大学戴维斯分校团队合作,引入了一种主动信息收集的任务范式,通过强化学习训练大语言模型,即便面对不完整或模糊的提示,大语言模型也可以主动识别信息缺口。

并且,基于特定问题主动挖掘用户隐含的信息或知识,通过提升模型在复杂、开放性任务中的协作能力,来更好地完成任务,特别是在社会科学、商业等深层次的上下文推理任务中具有优势。

可以这样来理解:面试者需要通过面试官提出有启发性的问题以及互动,才能更好地展示自身价值,让 AI 解读相对复杂文档的原理亦是如此。


图丨左至右依次是杨珑颀、黄腾昊、周沛和陈斯昊(来源:该团队)

相关论文以《教

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