arXiv cs.CL· Yuchen Li, Lisa Liu, Runqi Zou, Shuxuan Kuang, Qingquan Zhang, Julian Togelius·· 10 小时前AI 评分22
语言作为特征、礼貌作为策略：LLM 社交推理智能体语言效果的受控测试
Language as Trait, Politeness as Strategy: Controlled Tests of Linguistic Effects in LLM Social-Deduction Agents
AI 导读
研究用 LURK Werewolf 框架对 LLM 智能体做受控测试，只改写话语的语言实现而保留言语行为内容，检验语言复杂度与礼貌策略是否影响其他智能体的判断与行动。
正文 · AI 翻译
摘要：大语言模型（LLM）智能体通过对话进行协调，而同一条消息可以用更简单或更复杂的语言、直白或礼貌的方式表达。我们使用 LURK Werewolf 框架测试这类差异是否会改变其他智能体的判断与行动，该框架将每句话的言语行为谓词与其自然语言实现分离。我们只重写实现部分，检查游戏内容是否保持不变，并从保存的检查点重放每个游戏日，与重新采样的对照组进行对比。我们在说话者的多条消息中一致地改变语言范围，并逐句改变礼貌策略。在 30 局游戏和 4,335 次重放中，两种操纵都没有改变其他智能体对说话者的信任，且对投票或夜间行动的影响在多重比较校正后均不显著；最大的未校正效应是，将语言范围偏离中性转述会使其他玩家的投票变化增加约 4 个百分点。在自然对局中，无论角色如何，88% 的威胁面子言语都是直言不讳的。
| 主题： | 计算与语言（cs.CL）；人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2611.09768 [cs.CL] |
| （或 arXiv:2611.09768v1 [cs.CL] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2611.09768 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Yuchen Li [查看邮箱]
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2026年11月6日星期五 17:31:01 UTC（70 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org