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LLM预测人机对话中用户决策更依赖决策记录
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AI 综述
2026年10月28日，一项发布在arXiv、尚未经同行评审的人机交互预印本研究考察大语言模型（LLM）如何预测人机对话中用户的决策。研究让42名用户与五个LLM代理进行囚徒困境博弈，共1260轮。结果显示，仅凭用户的决策记录预测其合作与背叛，AUC达0.80；在决策记录之外加入对话内容，预测效果没有提升。研究据此指出，LLM对用户决策的预测主要与决策记录有关，言语承诺带来的增益有限。该结果来自特定博弈任务与单一实验设置，尚待同行评审确认。
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最新进展10月28日 12:00
新预印本显示，仅凭决策记录预测用户合作与背叛的AUC达0.80，加入对话无增益。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv · Human-Computer Interaction言语还是行动？LLM 如何预测人机对话中用户的决策
42名用户与五个LLM代理玩1260轮囚徒困境博弈，仅凭决策记录预测合作与背叛的AUC达0.80，加入对话无增益。
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