DSB-IFEval：全双工语音代理隐式指令遵循评估
原文标题：DuplexSpeechBench-IFEval: Evaluating Implicit Instruction Following in Full-Duplex Voice Agents
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该研究引入DSB-IFEval基准，评估全双工语音代理在实时对话中遵循隐式指令的能力，包含1038个测试用例和八种角色。研究发现不同架构存在权衡：全双工模型对显式与隐式指令敏感度不同，而GPT-Realtime等模型在内容遵循上表现好但行为适应受限。安全冲突下，系统难以覆盖预设角色指令。
- 问题
- 全双工语音代理能否在实时对话中遵循角色隐含的隐式指令，现有基准只测显式轮次管理。
- 方法
- 构建DSB-IFEval基准，含1038用例、八种角色和五种条件协议，用IAS与LLM评判的PAS分别量化实时抢话管理与角色内容一致性。
- 结果
- 角色隐含条件下F-Actor与PersonaPlex遵循度分别下降9.7%和4.5%；GPT-Realtime等内容一致但行为适应受限。
- 影响
- 做语音代理的团队需知道：角色提示不能替代显式行为规则，安全冲突下系统会失效。
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DSB-IFEval用1038个用例测全双工语音代理，纯人设条件下依从性最多降9.7%
- •基准含1038个测试用例、八种助手角色、五种指令条件协议，含指令冲突场景
- •F-Actor与PersonaPlex在仅人设条件下依从性分别下降9.7%和4.5%
- •GPT-Realtime、MiniCPM-o、Fun-Audio-Chat内容遵循强，但抢话/让话行为不随指令适配
- •安全冲突下系统难以覆盖预设角色指令
为什么重要：语音代理多以人设配置而非显式规则部署，该基准暴露了“行为需从人设推断”这一被忽视的评估盲区。
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