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FrameBench-HPS 研究：同等概率下 LLM 建议受得失框架影响
研究构建 FrameBench-HPS，含 240 个高风险场景衍生的 2880 条提示，覆盖医疗、金融、教育职业与法律消费权益。七款 LLM 中，得失框架使 32.4% 的完整组推荐类别发生变化，多为不确定性表述而非直接反转。概率规范化可显著降低框架敏感性，为提升高风险决策一致性提供抓手。
arXiv cs.AI11 天前
#框架效应
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研究用私有测试集隔离智能体编程中的框架效应
论文通过私有、抗污染的256项任务套件，对比同一模型在不同智能体框架下的表现，检验厂商原生框架是否更优。结果显示Claude Opus 4.8与GPT-5.5在原生与中立框架间均无显著平均优势，且Opus在不同任务分层上呈现相反趋势。研究还发现中立框架每解决一题成本更高，并修正了此前因遥测缺陷导致…
arXiv cs.AI49 天前
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