审计：LLM用户代理难以复现Rel-A.I.人类信赖率
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审计：LLM用户代理难以复现Rel-A.I.人类信赖率
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AI 综述
Shuai Wang与Rui Hu审计了LLM用户代理能否替代人类测量对AI部分答案的依赖（reliance）：用最高72B参数的开放模型，对Rel-A.I.的90道印刷问题和15个领域—标记依赖率进行复现检验。结论是目前不能替代：最好的A/B代理与人类数据相比，绝对依赖率误差达22.5个百分点，领域效应误差达8.3个百分点。 作者指出这是单一研究的审计，结果不支持用该代理估计人类效应量或做一般性的方向性筛选。
AI 根据报道生成 · 14 小时前更新
最新进展10月20日 12:00
LLM用户代理能否替代人类进行依赖测量：用模拟用户审计Rel-A.I.报道时间线
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10月20日
- arXiv · cs.AILLM用户代理能否替代人类进行依赖测量：用模拟用户审计Rel-A.I.
Shuai Wang与Rui Hu审计Rel-A.I.的90道印刷问题和15个领域—标记依赖率，检验参数规模最高达72B的开放模型是否能复现人类依赖判断。
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