arXiv cs.AI 发布于 09/14 12:00

Can LLMs in Draft-Verify-Revise Pipelines Resolve Deictic Ambiguity?

(翻译)LLM在草稿-验证-修订流水线中能否解决指示语歧义?

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Abstract page for arXiv paper 2609.12162: Can LLMs in Draft-Verify-Revise Pipelines Resolve Deictic Ambiguity?

AI 摘要

该论文研究草稿-验证-修订流水线中不同阶段LLM对上下文依赖表达的指代理解差异,即指示转移。作者用10个基础样例、三种条件构建合成数据集,测试来自三家提供商的6个模型、21种推理配置。GPT-5.2平衡准确率从0.156升至0.942,Gemini 3 Pro各推理水平均高于0.94;错误时元评估器依赖表面线索。建议明确各阶段指代对象。

AI 问答

这篇论文研究什么问题?

研究草稿-验证-修订流水线中不同阶段LLM对上下文依赖表达的指代理解差异,即指示转移。

实验使用了多少数据和模型?

使用10个基础样例、三种条件构建合成数据集,测试来自三家提供商的6个模型、21种推理配置。

主要发现是什么?

GPT-5.2平衡准确率从无推理时0.156升至最高0.942,Gemini 3 Pro各推理水平均高于0.94;元评估器出错时依赖表面线索,作者建议明确各阶段指代。

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