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强化学习训练说服者，LLM易被说服改答案

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AI 综述

Nimet Beyza Bozdag 等作者提出对抗性说服强化学习框架，训练说服者智能体在单轮交互中改变目标模型的答案。论文称，对训练时被说服的模型，说服成功率从约 24% 提升到 93% 以上；这些策略在四个分布外基准上保持 89%–95% 的成功率。迁移到未见模型时，成功率差异明显：Qwen-14B 为 83%、Llama-3.1-8B 为 79%、GPT-4o-mini 为 25%、GPT-5-mini 仅 4%。

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最新进展11月9日 13:00

论文发现优化说服者能让 LLM 放弃正确答案

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11月9日

13:00
arXiv cs.CL
论文发现优化说服者能让 LLM 放弃正确答案
arXiv 论文将对抗性说服形式化，用强化学习训练说服者智能体在单轮交互中改变目标模型答案，对训练时被说服模型的成功率从约 24% 提升到 93% 以上。这些策略在四个分布外基准上保持 89-95% 成功率，迁移到未见模型时 Qwen-14B 为 83%、Llama-3.1-8B 为 79%、GPT-4o-mini 为 25%、GPT-5-mini 仅 4%。

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