大模型智能体缺乏人情世故?新研究提出关系社交推理框架ReAdapt
该论文指出当前大模型智能体在社交决策(如是否互动或联系谁)中,往往仅关注内容显著性而忽略人际间的潜在关系(如关系强度、互惠性等)。现有的智能体循环无法根据新关系证据动态调整社交假设,导致在关系与内容线索产生分歧时做出表面化选择。为此,研究团队形式化了这种失效模式,并提出了包含500个样本的关系推理基准测试及ReAdapt方法,以提升智能体的社交推理能力。
该论文指出当前大模型智能体在社交决策(如是否互动或联系谁)中,往往仅关注内容显著性而忽略人际间的潜在关系(如关系强度、互惠性等)。现有的智能体循环无法根据新关系证据动态调整社交假设,导致在关系与内容线索产生分歧时做出表面化选择。为此,研究团队形式化了这种失效模式,并提出了包含500个样本的关系推理基准测试及ReAdapt方法,以提升智能体的社交推理能力。