研究：引用如何影响人类与LLM偏好判断
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研究：引用如何影响人类与LLM偏好判断
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AI 综述
Yu Hou 等作者发表的一项 EMNLP 2026 论文研究了引用在科学问答偏好判断中的作用。研究发现，人类偏好更多样，但总体引用更少；四个开源 LLM 在无法访问来源的情况下，仍表现出部分与引用相关的偏好，且这些偏好取决于数据和具体模型。 研究使用混合效应模型分析引用对成对判断的影响，并讨论了对偏好数据收集的启示。
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最新进展10月22日 12:00
论文研究引用在偏好数据中的作用：人类偏好更多样但更少的引用，LLM 存在引用相关偏好报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月22日
- arXiv cs.CL论文研究引用在偏好数据中的作用：人类偏好更多样但更少的引用，LLM 存在引用相关偏好
一项 EMNLP 2026 论文研究引用在科学问答偏好判断中的作用，发现人类偏好更多样但总体更少的引用，而四个开源 LLM 在无法访问来源的情况下仍表现出部分引用相关偏好，且这些偏好取决于数据和具体模型。研究使用混合效应模型分析引用对成对判断的影响，并讨论了对偏好数据收集的启示。
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