arXiv cs.AI·21 天前★ 3

CToM:让LLM预测用户回应以自我修正

原文标题:Collaborative Theory of Mind: Learning to Self-Revise by Anticipating User Responses

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AI 智能摘要

论文提出协作心智理论CToM框架,训练预测用户回应并据此在给出答复前进行内部修正,结合优化任务表现与交互效率。在数学推理、编码和写作任务上超越基线,协作数学推理准确率从74.1%提升至79.6%,编码与写作场景用户回复分别减少8%和17%。

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问题
LLM在多轮协作中常未理解用户需求就作答,收到反馈后也不修正错误假设。
方法
训练模型先起草回答、预测用户回应,再用预测指导内部修正,结合GRPO同时优化任务表现与交互效率。
结果
协作数学推理准确率从74.1%提升至79.6%;编码与写作场景用户回复分别减少8%和17%。
影响
让模型预判用户反应可减少来回确认轮次,直接提升多轮协作产品的任务完成率与交互效率。
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让先预测用户回应再自我修正,协作数学准确率74.1%升至79.6%

  • •CToM框架:先起草回复,预测用户反应,再据此内部修正后才输出
  • •训练目标是最小化用户真实回复的负对数似然,并与GRPO结合优化
  • •协作数学推理准确率从74.1%提升至79.6%(对比naive GRPO)
  • •用户回复数在编码场景减少8%、写作场景减少17%,交互更省轮次

为什么重要:多轮协作是LLM落地痛点,这条给出「预测用户反应」这一可训练目标,并同时量化了效果与交互成本,对做/对话产品的人有直接参考价值。

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原始标题:Collaborative Theory of Mind: Learning to Self-Revise by Anticipating User Responses
AI 中文标题:CToM:让LLM预测用户回应以自我修正
来源:arXiv cs.AI · 发布于 21 天前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 3(3)
标签:心智理论 / 人机协作 / 多轮对话 / GRPO
关键词:心智理论 / LLM人机协作 / 多轮对话 / GRPO
AI 处理:2026/10/12 12:02:42 · 模型 deepseek-chat · 规则版本 2026-10-10.1
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