arXiv · cs.AI· Syed Rifat Raiyan, Md. Tariquzzaman, Md Farhan Ishmam, Tenghao Huang·· 6 小时前
LLM非线性叙事生成基准：83部作品、19个模型与读者评估
Can LLMs Tell Stories Out of Order? A Corpus and Benchmark for Nonlinear Narrative Generation
arXiv:2610.21468v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Syed Rifat Raiyan, Md. Tariquzzaman, Md Farhan Ishmam, Tenghao Huang
研究任务与主要进展
作者建立了一个包含83部已发表作品的非线性叙事生成基准，用于评估19个语言模型能否按要求讲述乱序故事。实验显示，模型默认更倾向于按时间顺序叙事；在决定性判断中，81%的读者认为按要求生成的非线性故事更难理解，72%更偏好依据故事图生成的故事，但自动评审未检测出这一差异。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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