arXiv · cs.AI· Haochuan Kevin Wang·· 5 小时前
LLM 工具选择中的描述框架偏差研究
Advertising to Agents: Measuring Description-Framing Bias in LLM Tool Selection
arXiv:2605.23916v3阅读论文 PDF ↗
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作者：Haochuan Kevin Wang
研究任务与主要进展
研究通过构造仅在赞美、可验证规格或列表顺序上不同的工具描述，测量销售语言对 LLM Agent 工具选择的影响；预注册实验中，四类叠加赞美使工具被选中的概率提高约43个百分点，效果达到或超过可验证规格，并使部分选择转向数值限制过低的工具。
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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