arXiv cs.CL· Hannah VanderHoeven, Abhijnan Nath, Nikhil Krishnaswamy·· 12 小时前AI 评分27
研究：LLM 在信息不对称下难以遵循合作原则
Flout at Your Own Risk: LLMs Struggle with Pragmatic Cooperativity Under Epistemic Asymmetry
AI 导读
一项新研究考察 LLM 在多方可协作任务、部分信息条件下的语用推理能力，形式化了"协作认知不对称"概念，并证明可执行指令需遵循 Grice 合作原则。实证评估显示，LLM 作为说话者和听者虽具备一定语用能力，但在信息不完整时仍难以进行语用沟通，且 Grice 准则可预测不同的失败模式。
正文 · AI 翻译
摘要：富有成效的合作需要有效沟通私下掌握的信息。将 LLM 越来越多地用作“协作者”引发了关于它们在多大程度上具备这些语用能力的问题。在本文中，我们在部分信息条件下的多方可协作任务中，对 LLM 的语用推理能力进行了新颖的考察。我们首先形式化了一个协作性认知不对称的概念，并证明在此情境下完全可执行的指令需要遵循 Grice 的合作原则。随后，我们实证评估了各种 LLM 作为说话者和听者进行合作的能力，包括提示和后训练策略。我们的结果表明，尽管 LLM 在协作环境中表现出某些语用能力，但在信息不完整的语用沟通中仍面临挑战，并且 Grice 的准则预测了不同的失败模式。
| 主题： | 计算与语言（cs.CL）；人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2607.11053 [cs.CL] |
| （或此版本的 arXiv:2607.11053v2 [cs.CL]） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2607.11053 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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来自：Hannah VanderHoeven [查看电子邮件]
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2026年7月13日星期一 03:31:56 UTC（11,946 KB）
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2026年10月21日星期三 03:10:45 UTC（10,785 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org