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研究测试 Jev、Decision-1、d1 决策模型是否受数字助推影响
论文把此前用于人类与 LLM 智能体的在线购物实验迁移到三个非生成式决策模型 Jev、Decision-1、d1，每模型 600 次运行。结果显示它们选择预设默认项的比例达 97.5%–99.9%，受社会影响信息左右的比例为 75%–96%（对照组 47%–49%），且对自动型助推反应更强，与具备…
arXiv cs.AI9 小时前
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论文把此前用于人类与 LLM 智能体的在线购物实验迁移到三个非生成式决策模型 Jev、Decision-1、d1，每模型 600 次运行。结果显示它们选择预设默认项的比例达 97.5%–99.9%，受社会影响信息左右的比例为 75%–96%（对照组 47%–49%），且对自动型助推反应更强，与具备…
研究通过三项行为实验、覆盖六个模型，考察语言模型在无法核验新主张时如何迁移信源的历史可靠记录。结果显示模型更愿把可靠性记录迁移到自然因果类主张，对灵性因果类主张几乎不迁移；当告知可靠信源依靠灵性指引而非测量得出结论时，该信源对自然主张的影响力在所有模型中均下降。作者认为模型中的信源可靠性具有作用范…