arXiv:2611.08855v1 Announce Type: new Abstract: A source who has been right before deserves attention, but about what? We ask how far a demonstrated record of reliability travels in language models when the new claim cannot be checked, and whether the answer depends on the kind of claim. Three behavioral studies across six models approach the question from three angles. Study 1 adapts the Einstein-effect paradigm and finds that models, unlike the human sample, favor a spiritual leader over a scientist for the same obscure statement, and that the preference largely reverses when the statement is reworded in the vocabulary of physics. Study 2 adapts a paradigm in which a trusted expert calls a scientific or religious explanation unknown or a mystery; models reproduce the human domain asymmetry in exaggerated form. Study 3, the central test, gives two fictional informants different records on checkable river forecasts and then has them endorse matched claims about hidden natural and spiritual causes of the same village events. Most models carry the record to natural causes and barely at all to spiritual ones; one model transfers it weakly to either. Telling the model that the reliable informant forecasts by spiritual guidance rather than by measurement lowers that informant's influence on natural claims in every model and produces no comparable gain on spiritual claims in any. Demonstrated reliability thus has a scope in these models, and the account a source gives of how they came to be reliable can narrow it. Whether this reflects a judgment about relevance or the low prior credence of spiritual claims is the question the design leaves open, and we outline the experiment that would settle it.
Көрініссіз туралы кімге сенімді болу керектігін үйрену: Тіл моделіндегі көз сенімділігі және сенімділік аударуы
arXiv:2611.08855v1 Хабарлама түрі: жаңа Анотация: Бұрын дұрыс болған көз назар аударуына құқылы, бірақ не туралы? Біз жаңа даусыз тексеріле алмайтын кезде, сенімділік дәлелдемесі тіл моделінде қаншалықты кеңейтеді және жауап түріне байланысты ма дегенді сұраймыз...
AI қорытындысы: Басты тезистер
- arXiv:2611.08855v1 Хабарлама түрі: жаңа Анотация: Бұрын дұрыс болған көз назар аударуына құқылы, бірақ не туралы
- Біз жаңа даусыз тексеріле алмайтын кезде, сенімділік дәлелдемесі тіл моделінде қаншалықты кеңейтеді және жауап түріне байланысты ма дегенді сұраймыз...
Көрініссіз туралы кімге сенімді болу керектігін үйрену: Тіл моделіндегі көз сенімділігі және сенімділік аударуы
Ұқсас материалдар
Ripple-65B Preview: агенттік кодтауға арналған модель
🌟 Ripple-65B Preview: агенттік кодтауға арналған модель. Ricursive Intelligence 65 миллиард параметрлі агенттік бағдарламалау моделін ашық превью ретінде шығardı, бұл модель жауап беру жылдамдығына бағытталған. Компания Анна Голди мен Азалия Мирхосейни тарапынан, бұрынғы Google зерттеушілерімен құрылған…
FLEX платформасы роботтарға адамның жасырын ниеттерін түсінуді үйретеді
MIT FLEX платформасын ұсынды: роботтар адамның жасырын ниеттерін түсінуді және тіл моделі негізінде командаларды обобществлеуді үйреніп жатыр.
Апталық ТОП ИИ-жаңалықтар
📌 Апталық ТОП ИИ-жаңалықтар 🔊 ElevenLabs Sound Effects v3 — сипаттама бойынша дыбыстарды генерациялайды: қадамдар мен жарылыстардан атмосфералық фонға дейін. 🎨 OpenAI Images 2.6 — GIF-анимациялар жасайды, суреттерді тезірек генерациялайды және дайын суреттерді дәлдеп өңдейді. 🎬 Gemini Omni 1.2 Flash —…
Деректер жетіспеушілігі шарттарында LLM-нің өз-оқытуына қарай: Тиімділік, Жалпылау қабілеті және Сенімділік
arXiv:2611.08908v1 Хабарлама түрі: жаңа Анотация: Үлкен тілдік модельдердің (LLM) тез дамуы негізінен модель өлшемін арттыру және адамдармен жиналған оқыту деректері арқылы қамтамасыз етілген, бірақ бұл парадигма деректер жетіспеушілігі мен адамдардан…