研究提出「模型好奇心」分类并测量LLM提问

密歇根大学 Angana Borah 等团队在 arXiv 发布论文，提出「模型好奇心」概念及基于理论的分类体系，用于区分好奇心导向提问与普通模型提问，并测量人机交互中大语言模型的好奇心。 研究在四个对话数据集上测量，好奇心导向问题占比仅 17-28%，但研究称这类提问能引发更具探索性和认知丰富度的用户回应。人类实验显示，此类提问可鼓励用户探索，尤其在建议、创意和研究场景。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。