RESCUE-BENCH 提出了什么新任务？
关系感知的情感支持对话任务，评估大语言模型能否捕捉并利用人际关系动态来提供有效情感支持。
RESCUE-BENCH: Towards Relation-Aware Multi-Party Emotional Support Conversation Systems
（翻译）RESCUE-BENCH：面向关系感知的多方情感支持对话系统
资讯摘要
Abstract page for arXiv paper 2609.09657: RESCUE-BENCH: Towards Relation-Aware Multi-Party Emotional Support Conversation Systems
AI 摘要
论文提出关系感知的情感支持对话任务，评估大语言模型能否利用人际关系动态提供情感支持。作者基于真实伴侣与家庭访谈构建 RESCUE 基准，含 191 个样本和 7079 个标注对话轮次，定义六项任务评估关系理解与关系敏感支持。对十个大模型的实验显示，模型在局部情绪或干预线索任务上较好，但在关系模式预测、观点预测和支持策略预测等关系密集型任务上不佳，说明其建模人际关系和做关系敏感决策仍存局限。
AI 问答
RESCUE 基准由什么构成？
基于真实伴侣与家庭访谈对话构建，包含 191 个样本、7,079 个标注对话轮次和 1,064.8 分钟视频。
实验发现当前大语言模型有哪些不足？
模型在依赖局部情绪或干预线索的任务上表现较好，但在关系模式预测、观点预测和支持策略预测等关系密集型任务上表现不佳，表明其建模人际关系和做出关系敏感支持决策仍有局限。
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