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研究：后训练微调抹平LLM跨文化差异
论文构建诊断框架，在世界价值观调查1万组问答上评估11个零样本模型及5个微调变体，发现对齐训练导致“共识坍缩”，将输出压缩为每组单一刻板印象。从Llama 3.1 70B到Tulu 3的后训练轨迹中，监督指令微调即抹去一半观点离散度，且WEIRD与非WEIRD国家间差距被进一步拉大。研究指出仅看点…
arXiv cs.AI40 天前
#LLM社会模拟
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MetaPersona：基于实证社会科学的任务锚定合成人群
论文提出 MetaPersona-DB，收录 1.1 万余项人类被试研究，并据此构建 MetaPersona 框架，通过检索任务相关证据、构建文献推导的人格依赖图，从实证先验中采样合成人群，缓解 LLM 社会模拟的冷启动问题。在错误信息信念与 AI 工具态度任务上表现较强，收入再分配任务结果不一，…
arXiv cs.AI32 天前
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